Mitigasi Distributed Denial Of Service(DDoS) Attack Pada Arsitektur Software Defined Network (SDN)

Pada era globalisasi perkembangan teknologi informasi telah semakin canggih dan berkembang sangat pesat serta keamanan jaringan komputer begitu penting untuk diterapkan dalam teknologi informasi, dimana keamanan jaringan digunakan untuk mengidentifikasi user ilegal dalam computer network. SDN (Software Defined Networking) adalah teknologi yang dapat membantu mengelola serta memelihara jaringan secara terprogram untuk meningkatkan kinerja dan monitoring jaringan. Arsitekur Software Defined Networking menerapkan desain manajemen jaringan yang memisahkan control plane dari data plane yang bertujuan untuk memprogram perangkat secara terpusat. Terlepas dari keunggulan yang dimiliki SDN ada masalah besar yang patut diwaspadai yaitu serangan DDoS Attack. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan mitigasi terhadap serangan DDoS untuk arsitektur SDN pada Jaringan Wireless. Serangan yang digunakan adalah serangan Ping of Death dan pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil traffic saat tidak menjalankan aturan mitigasi dan menjalankan aturan mitigasi. Hasil pengujian dengan tidak menjalankan aturan mitigasi, rata-rata jumlah packet yang masuk yaitu 1.000M dan ketika menjalankan aturan mitigasi rata-rata jumlah packet menurun menjadi 1.000K

A novel algorithm for software defined networks model to enhance the quality of services and scalability in wireless network

Software defined networks (SDN) have replaced the traditional network architecture by separating the control from forwarding planes. SDN technology utilizes computer resources to provide worldwide effective service than the aggregation of single internet resources usage. Breakdown while resource allocation is a major concern in cloud computing due to the diverse and highly complex architecture of resources. These resources breakdowns cause delays in job completion and have a negative influence on attaining quality of service (QoS). In order to promote error-free task scheduling, this study represents a promising fault-tolerance scheduling technique. For optimum QoS, the suggested restricted Boltzmann machine (RBM) approach takes into account the most important characteristics like current consumption of the resources and rate of failure. The proposed approach's efficiency is verified using the MATLAB toolbox by employing widely used measures such as resource consumption, average processing time, throughput and rate of success