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An adaptive NLP-driven access control framework for northbound interface in software defined network
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PRE
AI
DOI：10.1007/s00607-025-01601-0.png)
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摘要
En 中文
软件定义网络（SDN）通过解耦控制平面和数据平面，改变了网络管理方式，从而在增强网络管理的灵活性、可编程性和自动化方面发挥了作用。然而，这种灵活性给访问控制带来了重大挑战，特别是在北向接口（NBI）处，外部应用程序与SDN控制器交互。传统的访问控制机制，如基于规则的框架和基于角色的访问控制（RBAC），存在效率低下、维护开销大以及对不断演变的网络安全策略适应性有限的问题。本文提出了一种新颖的访问控制框架，用于在SDN控制器中自动化策略解释和管理。该框架采用自然语言处理（NLP）技术，将人类可读的安全策略转换为机器可执行的规则，从而减少人工干预并增强系统的适应性。实验结果表明，该方法的准确率达到97%，精确度为1.00，误差率降至0.03，显著优于传统方法，后者F1分数仅为0.24且延迟更高。这些发现凸显了NLP在自动化和改进SDN访问控制方面的潜力，提供了一种高效且适应性强的访问控制解决方案。本研究强调了处理时间与准确率之间的权衡，并建议进一步优化以减少计算开销，同时保持高安全性和性能。此外，本研究还讨论了实施挑战、资源权衡以及实际部署所需的实践集成步骤。
Keyword:
Software-Defined networking (SDN)
Access control
Natural language processing (NLP)
Security automation
Northbound interface
期刊
C
IF:
2.8
论文数:
2.3K
被引数:
3.5K
机构
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