Inter and Intra Domain DDoS Attack Mitigation for Software Defined Network Based on Hyperledger Fabric Blockchain Technology
Notice bibliographique
Résumé
The widespread adoption of Internet of Things devices has led to a significant rise in security concerns.Attackers can exploit the vulnerability of centralized control in softwaredefined networks (SDN) through distributed denial of service (DDoS) attacks on these networks.The concentration of control within a network introduces novel vulnerabilities and potential avenues for attacks.The present strategies employed for mitigating DDoS attacks face challenges arising from their constrained adaptability, inadequate allocation of resources, and reduced flexibility.The developing technology of blockchain offers a robust solution for cost-effective, optimized, and adaptable mitigation of inter and intra-domain SDN against DDoS attacks.This work utilizes the Hyperledger Fabric platform, a permissioned blockchain, to examine the detection of DDoS attacks using the entropy approach.The IP addresses of the victims are compiled into a blacklist, which is subsequently disseminated as transactions to generate a ledger of the blockchain over the network.Employing this method makes it unnecessary to obstruct the victim's ports.Two scenarios, namely, single and linear, have been employed to represent intradomain topology and one scenario for interdomain in the context of multicontroller environments.The experiment investigates the effects of two attack types, single attack and multi-attacker, across three different circumstances.The findings indicate that the duration of mitigation was decreased, demonstrating the efficacy of enhancing the overall network security with increased flexibility.This approach has promise for countering DDoS attacks.This work advances by using a permissioned network with an SDN to mitigate DDOS attacks and using drop packets rather than block ports.Using HLF makes setting various configurations possible, and this act can enhance performance.Results show that mitigation time in the three topologies (single, liner, and multi-controller) was 30, 21, and 48, respectively, at the victim side, while it takes 40, 43, and 60 at the controller side.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».