Software Defined Network (SDN) is the next generation network that decouples the control plane from the data plane of forwarding devices by utilizing the OpenFlow protocol as a communication link between the data plane and the control plane. However, there are some security issues might be in actions on SDN that the attackers can take control over the SDN control plane. Thus, traffic measurement is a fundamental technique of protecting SDN against the high-security threats such as DDoS, heavy hitter, superspreader as well as live video calling, QoS control, high bandwidth requirement, resource management are also inevitable in SDN/Software Defined Cellular Network (SDCN). In such a scenario, we survey SDN traffic measurement solutions, in order to assess how these solutions can make a secured, efficient and robust SDN/SDCN architecture. In this paper, various types of SDN traffic measurement solutions have been categorized based on network applications behaviour. Furthermore, we find out the challenges related to SDN/SDCN traffic measurement and future scope of research, which will guide to design and develop more advanced traffic measurement solutions for a scalable, heterogeneous, hierarchical and widely deployed SDN/SDCN in future prospects. More in details, we list out kinds of practical machine learning (ML) approaches to analyze how we can make improvement in the traffic measurement performances. We conclude that using ML in SDN traffic measurement solutions will give benefit to get secured SDN/SDCN network in complementary ways.


翻译:软件定义网络(SDN)是下一代网络,它利用OpenFlow协议作为数据平面与控制平面之间的通信链接,将控制平面与传输设备的数据平面分离出来,利用OpenFlow协议作为数据平面与控制平面之间的通信链接。然而,在SDN的行动中,可能存在一些安全问题,攻击者可以控制SDN控制平面。因此,交通量测量是保护SDN免遭高安全威胁的基本方法,如DDoS、重击器、超级传播器以及现场视频呼叫、QOS控制、高带宽要求,资源管理也是SDN/Software定义的细胞网络(SDCN)中不可避免的。在这种情况下,我们调查SDN交通量度解决方案可能存在一些安全、高效和稳健的SDN/SDCN结构。在本文中,各种SDN的交通量度解决方案已经根据网络应用行为进行了分类。此外,我们发现与SDN/SDCN交通量度测量和未来研究范围有关的挑战,这将指导设计和开发更先进的CN交通量度解决方案,以便在SDMMADM(我们如何在SDMAD/广泛地改进SD/SDM的测量方法中,我们如何在SDM/SDM的改进未来改进了我们如何在SDMBBBBBM的改进的进度中,我们如何改进。

0
下载
关闭预览

相关内容

100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
159+阅读 · 2020年3月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
166+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
96+阅读 · 2019年10月9日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
会议交流 | IJCKG: International Joint Conference on Knowledge Graphs
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
21+阅读 · 2021年12月31日
A Survey on Data Augmentation for Text Classification
VIP会员
相关资讯
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
会议交流 | IJCKG: International Joint Conference on Knowledge Graphs
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员