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MAD-SDN

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Multivariate Analysis of Big Data in Software Defined Networks

One of the main problems of the Internet is the rapidly growing volume of diverse data. The Future Internet needs new efficient methods to support data management, processing and analysis. The Software Defined Networking (SDN) is... ver más

28/02/2023

UGR

173K€

Presupuesto del proyecto: 173K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE GRANADA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 5511

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2023-02-28

MSCA-IF-2019: Individual Fellowships

I+D

Cerrada hace 5 años

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1 Participantes

UGR

172.93K€ | Lider

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Duración del proyecto: 35 meses Fecha Inicio: 2020-03-25
Fecha Fin: 2023-02-28

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE GRANADA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 5511

Presupuesto del proyecto 173K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto One of the main problems of the Internet is the rapidly growing volume of diverse data. The Future Internet needs new efficient methods to support data management, processing and analysis. The Software Defined Networking (SDN) is a novel network architecture that overcomes the limitations of traditional networks, separating the control and data planes, and providing programmability capabilities of network functionalities. Yet, modern SDN deployments are difficult to manage and optimize. Big Data analysis techniques can be useful in SDN to identify problems, troubleshoot them and optimize network performance. One promising approach for this is the Multivariate Big Data Analysis (MBDA), which extends multivariate analysis to Big Data sets. However, MBDA has not been applied to SDN yet. During this project, MBDA will be used to detect anomalies and classify network traffic in complex SDN environment. In addition, in order to ensure privacy, MBDA will be extended with Federated Learning, a cutting-edge approach recently developed by Google with application to distributed data analysis problems. This project will be carry out by the experienced researcher (ER) who worked during her PhD thesis on network traffic analysis using advanced statistical methods on time series. The ER will cooperate with the Supervisor who is an expert in the field of multivariate analysis for anomaly detection and optimization of networks, and the principal developer of the MBDA approach.

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