Скачать с ютуб Deep Learning-based Approach for DDoS Attacks Detection and Mitigation in 5G and Beyond Networks в хорошем качестве
Deep Learning-based Approach for DDoS Attacks Detection and Mitigation in 5G and Beyond Networks
2 года назад
Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ClipSaver.ruСкачать бесплатно Deep Learning-based Approach for DDoS Attacks Detection and Mitigation in 5G and Beyond Networks в качестве 4к (2к / 1080p)
У нас вы можете посмотреть бесплатно Deep Learning-based Approach for DDoS Attacks Detection and Mitigation in 5G and Beyond Networks или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Загрузить музыку / рингтон Deep Learning-based Approach for DDoS Attacks Detection and Mitigation in 5G and Beyond Networks в формате MP3:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
Deep Learning-based Approach for DDoS Attacks Detection and Mitigation in 5G and Beyond Networks
In this demo, we present a 5G prototype for attacks detection and mitigation in sliced networks leveraging Machine Learning (ML). Our prototype, based on OpenAirInterface, allows creating network slices on demand and managing physical resources dynamically according to the users' behavior, while considering the inputs from a northbound Software Defined Network (SDN) application. We focus here on Distributed Denial of Service (DDoS) attacks, where one or multiple malicious users generate attacks on the 5G Core Network. Based on our developed ML module, we show that our prototype is able to detect such attacks, then automatically creates a sinkhole-type slice with a small portion of physical resources, and isolates the malicious users within this slice to mitigate the attackers' action. We demonstrate the effectiveness of our approach by showing the decrease in the network throughput for the malicious users by a factor of 15, while maintaining a high network throughput for benign users.
Comments
