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Optical fiber technology v.39, 2017년, pp.37 - 42   SCI SCIE
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Exploring machine-learning-based control plane intrusion detection techniques in software defined optical networks

Zhang, Huibin (Corresponding author. ) ; Wang, Yuqiao ; Chen, Haoran ; Zhao, Yongli ; Zhang, Jie ;
  • 초록  

    Abstract In software defined optical networks (SDON), the centralized control plane may encounter numerous intrusion threatens which compromise the security level of provisioned services. In this paper, the issue of control plane security is studied and two machine-learning-based control plane intrusion detection techniques are proposed for SDON with properly selected features such as bandwidth, route length, etc. We validate the feasibility and efficiency of the proposed techniques by simulations. Results show an accuracy of 83% for intrusion detection can be achieved with the proposed machine-learning-based control plane intrusion detection techniques. Highlights In this paper, the issue of control plane security is studied with potential intrusion threats. Two machine-learning-based control plane intrusion detection techniques are proposed for SDON with properly selected features such as bandwidth, route length, etc. Simulation results show an accuracy of 83% for intrusion detection can be achieved.


  • 주제어

    Optical networks .   Control plane .   Intrusion detection .   Machine learning.  

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