An adaptive detection and prevention architecture for unsafe traffic in SDN enabled mobile networks

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

3 Sitaatiot (Scopus)

Abstrakti

The forthcoming 5G cloud networks will utilize software defined networking (SDN) and network functions virtualization (NFV) to provide new services. However, applying these technologies introduce new threats to network. To detect the security attacks and malicious traffic both on end user and cloudified mobile network, we apply centralized monitoring and combine dynamicity and programmability of SDN, traffic filtering capabilities of IDS and clustering mechanisms for load balancing. We discuss and demonstrate an adaptive detection and prevention architecture for SDN enabled mobile networks.

AlkuperäiskieliEnglanti
OtsikkoProceedings of the IM 2017 - 2017 IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network and Service Management
KustantajaIEEE
Sivut883-884
Sivumäärä2
ISBN (elektroninen)9783901882890
DOI - pysyväislinkit
TilaJulkaistu - 20 heinäkuuta 2017
OKM-julkaisutyyppiA4 Artikkeli konferenssijulkaisuussa
TapahtumaIFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network and Service Management - Lisbon, Portugali
Kesto: 8 toukokuuta 201712 toukokuuta 2017
Konferenssinumero: 15

Conference

ConferenceIFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network and Service Management
LyhennettäIM
MaaPortugali
KaupunkiLisbon
Ajanjakso08/05/201712/05/2017

Sormenjälki Sukella tutkimusaiheisiin 'An adaptive detection and prevention architecture for unsafe traffic in SDN enabled mobile networks'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.

  • Siteeraa tätä

    Monshizadeh, M., Khatri, V., & Kantola, R. (2017). An adaptive detection and prevention architecture for unsafe traffic in SDN enabled mobile networks. teoksessa Proceedings of the IM 2017 - 2017 IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network and Service Management (Sivut 883-884). [7987395] IEEE. https://doi.org/10.23919/INM.2017.7987395