Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 17
Towards Countering the Insider Reconnaissance Using a Combination of Shuffling and Diversity Moving Target Defense Techniques
2021
Dergi:  
Engineering, Technology & Applied Science Research
Yazar:  
Özet:

Abstract Moving Target Defense (MTD) has recently emerged as a significant cybersecurity technique. Software-Defined Networking (SDN) has the capability to design efficient network architecture due to its programmability and centralized control management. In this paper, a mechanism for the protection against insider reconnaissance has been proposed using a combination of diversity and a shuffling-based approach of MTD. In order to implement the shuffling technique, IP shuffling is used in the insider network. The IP addresses of internal hosts are mapped via real to virtual IP mapping through random IP generation from a pseudo-random mechanism. For the diversity, a multiple servers’ platform is incorporated for different critical LAN services like Domain Name System (DNS), internal web services, etc. This combined diversity and shuffling approach significantly counters the insider reconnaissance targeting critical LAN services. The proposed scheme also exploited open-source IDS to block insider reconnaissance. The proposed solution was implemented using ONOS SDN controller, Mininet simulator, Snort IDS systems. The experimental results substantiate effective protection against insider network reconnaissance at a low computational cost.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler








Engineering, Technology & Applied Science Research

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 1.845
Atıf : 2.898
2023 Impact/Etki : 0.733
Engineering, Technology & Applied Science Research