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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

Assessment of a Semi-supervised Machine Learning Method for Thwarting Network DDoS Assaults

verfasst von : Somarowthu Gani Lakshmi, Tutta Naga Venkata Durga, P. Srilatha, C. H. D. V. P. Kumari, E. Laxmi Lydia, Elvir Akhmetshin

Erschienen in: Evolution in Signal Processing and Telecommunication Networks

Verlag: Springer Nature Singapore

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Abstract

In latest existence, Path identifiers (PID) have utilised as inter-domain routing (IDR) things in association. Though, the PIDs utilised in present methods are immobile that creates it simple for attacker to introduce D DoS flooding attacks. To discourse this problem, current a D-PID structure, which make use of PIDs negotiated among neighbouring domains as IDR substance. The PID of the inter-domain connection between two domains in DPID is going to be kept private and can vary periodically. Cryptographic techniques may be employed as well to safeguard the security of information shared over a network. There is a good possibility that DPID’s data-secure technique will stop networking D DoS assaults.

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Metadaten
Titel
Assessment of a Semi-supervised Machine Learning Method for Thwarting Network DDoS Assaults
verfasst von
Somarowthu Gani Lakshmi
Tutta Naga Venkata Durga
P. Srilatha
C. H. D. V. P. Kumari
E. Laxmi Lydia
Elvir Akhmetshin
Copyright-Jahr
2024
Verlag
Springer Nature Singapore
Buch
Evolution in Signal Processing and Telecommunication Networks

Print ISBN: 978-981-9706-43-3

Electronic ISBN: 978-981-9706-44-0

Copyright-Jahr: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-97-0644-0_28

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