بهبود سیستم های تشخیص نفوذ باکاهش ویژگی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک و تکنیک‌های داده‌کاوی

نویسندگان

چکیده مقاله:

امروزه سیستم های کامپیوتری مبتنی بر شبکه، نقش حیاتی در جامعه مدرن امروزی دارند و به همین علت ممکن است هدف دشمنی و یا نفوذ قرار گیرند. به منظور ایجاد امنیت کامل در یک سیستم کامپیوتری متصل به شبکه، استفاده از دیوار آتش و سایر مکانیزم های جلوگیری از نفوذ همیشه کافی نیست و این نیاز احساس می شود تا از سیستم های دیگری به نام سیستم های تشخیص نفوذ استفاده شود. سیستم تشخیص نفوذرا می توان مجموعه ای از ابزارها، روش ها و مدارکی در نظر گرفت که به شناسایی، تعیین و گزارش فعالیت های غیرمجاز یا تائید نشده تحت شبکه، کمک میکند. سیستم های تشخیص نفوذ به صورت سیستم های نرم افزاری و سخت افزاری ایجاد شده و هر کدام مزایا و معایب خاص خود را دارند. به دلیل وجود مشخصه های زیاد در داده های مربوط به سیستم های تشخیص نفوذ در این تحقیق ما مشخصه های مطلوب و موثر را با استفاده از الگوریتم ژنتیک بهبود یافته انتخاب می کنیم. سپس با استفاده از تکنیک های داده کاوی استاندارد، مدلی برای طبقه بندی داده ها ارائه می دهیم. برای ارزیابی عملکرد روش پیشنهادی از پایگاه داده NSL-KDD که  نسبت به سایر داده های تشخیص نفوذ از رکوردهای واقعی تری برخورد دار است، استفاده خواهیم کرد.

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

استخراج ویژگی ترکیبی مبتنی بر ژنتیک دودویی جهت بهبود عملکرد تشخیص در سیستم‌های بازشناسی عنبیه

سامانه تشخیص عنبیه از چند مرحله تشکیل‌شده، که یکی از مهم‌ترین مراحل آن استخراج ویژگی است. اکثر سامانه‌های موجود از یک روش خاص جهت استخراج ویژگی استفاده می‌کنند. در راستای ایجاد بهبودِ عملکردِ سامانه از الگوریتم ژنتیک دودویی با استفاده از یک معیار برازندگی جدید جهت یافتن روش استخراج ویژگی ترکیبی بهره گرفتیم. روش پیشنهادی از تعداد زیادی فیلتر و تبدیل که در استخراج ویژگی از عنبیه کاربرد فراوانی دارن...

متن کامل

بهبود شناسایی تغییرات در مناطق شهری با انتخاب ویژگی های طیفی و مکانی بهینه مبتنی بر الگوریتم ژنتیک

آنالیز تصاویر چندزمانه سنجش‌از دور، تکنیک کارآمدی برای شناسایی تغییرات کاربری و پوشش اراضی در مناطق شهری می‌باشد. جدا از تکنیک بکار رفته برای شناسایی تغییرات،فضای ویژگی تأثیر بسیار زیادی در صحت نتایج دارد. حصول نتایج رضایت‌بخش در شناسایی تغییرات مناطق شهری، مستلزم بکارگیری ویژگی‏ های طی...

متن کامل

ارائه یک روش یادگیری ویژگی ترکیبی مبتنی بر الگوریتم شبیه‌سازی تبرید و برنامه‌نویسی ژنتیک (مطالعه موردی: تشخیص بدخیمی سرطان سینه)

امروزه استفاده از ابزارهای یادگیری ماشین در حوزه‌های مختلف ازجمله تشخیص بیماری‌ها در حال گسترش است. علت این امر را می‌توان عملکرد متغیر و متمایل به خطای انسان در مقابل عملکرد ثابت ابزارهای یادگیری ماشین در زمینه تشخیص و طبقه‌بندی دانست. حیاتی بودن تشخیص در حوزه‌هایی مانند پزشکی، نیاز به بهبود تشخیص با روش‌های یادگیری ماشین را توجیه می‌کند. ازجمله روش‌های افزایش دقت در این زمینه، الگوریتم‌های کا...

متن کامل

بهبود شناسایی تغییرات در مناطق شهری با انتخاب ویژگی های طیفی و مکانی بهینه مبتنی بر الگوریتم ژنتیک

آنالیز تصاویر چندزمانه سنجش از دور، تکنیک کارآمدی برای شناسایی تغییرات کاربری و پوشش اراضی در مناطق شهری می باشد. جدا از تکنیک بکار رفته برای شناسایی تغییرات،فضای ویژگی تأثیر بسیار زیادی در صحت نتایج دارد. حصول نتایج رضایت بخش در شناسایی تغییرات مناطق شهری، مستلزم بکارگیری ویژگی‏ های طیفی و مکانی (بافت) بهینه می‏ باشد. اگرچه جستجوی سراسری تنها تضمین دست یابی به مجموعه ویژگی های بهینه است، ولی د...

متن کامل

تخصیص منابع در شبکه های WiMAX مبتنی بر OFDMA برای سیستم های IPTV با استفاده از الگوریتم ژنتیک

چکیده: تخصیص پهنای باند در استاندارد IEEE 802.16، به­صورت اختصاص بلوک­های دوبعدی در محدوده زمان و فرکانس (که burstنامیده می­شوند) به کاربران، تعریف می­گردد. تخصیص منابع برای کارایی سیستم حیاتی است اما جزئیات آن در استانداردهای IEEE802.16 تعریف نشده و بر عهده پیاده‌سازی کننده گذاشته شده است. الگوریتم­های زیادی برای این منظور در شبکه­های مبتنی بر OFDMAارائه شده­اند. در این مقاله، یک الگوریتم ژنتی...

متن کامل

دو روش تبدیل ویژگی مبتنی بر الگوریتم های ژنتیک برای کاهش خطای دسته بندی ماشین بردار پشتیبان

Discriminative methods are used for increasing pattern recognition and classification accuracy. These methods can be used as discriminant transformations applied to features or they can be used as discriminative learning algorithms for the classifiers. Usually, discriminative transformations criteria are different from the criteria of  discriminant classifiers training or  their error. In this ...

متن کامل

منابع من

با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده

{@ msg_add @}


عنوان ژورنال

دوره 8  شماره 32

صفحات  1- 13

تاریخ انتشار 2019-07-23

با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.

میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com

copyright © 2015-2023