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Software-Defined Networks (SDN) bieten eine verbesserte Netzwerkverwaltung und -steuerung, führen aber auch neue Sicherheitslücken ein. In diesem Buch wird ein umfassender Ansatz für die Erkennung von Angriffen in SDN-Umgebungen vorgestellt, der Elliptic Curve Cryptography (ECC) für eine sichere Datenübertragung mit einem hybriden maschinellen Lernmodell für eine genaue Angriffsklassifizierung kombiniert. Das System nutzt das Curve25519-Dalek-Hash (CDH)-Schlüsselaustauschprotokoll, um sensible Netzwerkdaten zu verschlüsseln und Vertraulichkeit und Integrität zu gewährleisten. Ein hybrides Modell, das XG-Boost- und Light-GBM-Algorithmen integriert, wird für eine effiziente und genaue Angriffserkennung eingesetzt. Das vorgeschlagene System wird anhand eines realen SDN-Datensatzes evaluiert und zeigt eine hohe Genauigkeit und Effizienz bei der Erkennung bösartiger Aktivitäten.
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