SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:research.chalmers.se:99b2100b-f3d8-4bce-a19f-af52b4da6444"
 

Sökning: id:"swepub:oai:research.chalmers.se:99b2100b-f3d8-4bce-a19f-af52b4da6444" > Experiment-based de...

Experiment-based detection of service disruption attacks in optical networks using data analytics and unsupervised learning

Furdek Prekratic, Marija, 1985 (författare)
KTH,Optical Network Laboratory (ON Lab),Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Natalino Da Silva, Carlos, 1987 (författare)
KTH,Optical Network Laboratory (ON Lab),Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Schiano, Marco (författare)
Telecom,Telecom Italia, Turin, Italy.
visa fler...
Di Giglio, Andrea (författare)
Telecom,Telecom Italia, Turin, Italy.
visa färre...
 (creator_code:org_t)
SPIE, 2019
2019
Engelska.
Ingår i: Metro and Data Center Optical Networks and Short-Reach Links II; 109460D. - : SPIE. - 0277-786X .- 1996-756X. - 9781510625341 ; 10946
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • The paper addresses the detection of malicious attacks targeting service disruption at the optical layer as a key prerequisite for fast and effective attack response and network recovery. We experimentally demonstrate the effects of signal insertion attacks with varying intensity in a real-life scenario. By applying data analytics tools, we analyze the properties of the obtained dataset to determine how the relationships among different optical performance monitoring (OPM) parameters of the signal change in the presence of an attack as opposed to the normal operating conditions. In addition, we evaluate the performance of an unsupervised learning technique, i.e., a clustering algorithm for anomaly detection, which can detect attacks as anomalies without prior knowledge of the attacks. We demonstrate the potential and the challenges of unsupervised learning for attack detection, propose guidelines for attack signature identification needed for the detection of the considered attack methods, and discuss remaining challenges related to optical network security.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Signalbehandling (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Signal Processing (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datavetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Sciences (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Datorsystem (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Computer Systems (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Kommunikationssystem (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Communication Systems (hsv//eng)

Nyckelord

anomaly de- tection.
Optical network security
dataset exploration
data analytics
unsupervised learning

Publikations- och innehållstyp

kon (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy