0% Complete
فارسی
Home
/
چهاردهمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش
بهبود تشخیص نفوذ به شبکه اینترنت اشیاء با استفاده از مدل ترکیبی الگوریتم های بهینهسازی ازدحام ذرات، گرگ خاکستری و جنگل تصادفی
Authors :
مهدی علیرضانژاد
1
عمار عبیس حسین المعموری
2
1- عضو هیات علمی دانشگاه آزاد اسلامی واحد فیروزکوه
2- دانشجو کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر ، دانشگاه آزاد اسلامی واحد اصفهان(خوراسگان)
Keywords :
اینترنت اشیا،الگوریتم بهینهسازی گرگ خاکستری،الگوریتم ازدحام ذرات،جنگل تصادفی
Abstract :
با توجه به پیشرفتهای فناوری مانند اینترنت اشیاء، رایانش ابری، دستگاهها و خدمات شبکه به طور مداوم در حال افزایش هستند و پیچیدگی شبکه را افزایش میدهند که باعث ایجاد چالشهایی در حفظ امنیت شبکه به دلیل پیچیدگی روزافزون شبکه میشود. توسعه این فناوری ها باعث شده تا مصرف کنندگان زیادی در سطح جهانی به سمت آنها سوق پیدا کنند و فرصت های زیادی را برای کسب و کارها به ارمفان بیاورد. از سوی دیگر، افزایش تعداد تجهیزات و دستگاه ها در اینترنت اشیاء باعث شده تا انواع مختلف حملات را برای فرار از امنیت شبکه اینرنت اشیا کشف و از آنها سوء استفاده شود. از این رو، مراقبت از ایمنی شبکه های اینترنت اشیا ضروری است. ابزارها و راه حل های مختلفی برای مبارزه با انواع مختلف حملات شبکه مانند دیوارهای آتش، ضد بدافزارها و فیلترهای هرزنامه وجود دارد. نمونه هایی از ابزارها و تکنیک های مختلف شامل سیستم تشخیص نفوذ مبتنی بر ناهنجاری است و سیستم تشخیص نفوذ می تواند یک ابزار امنیتی ضروری و بسیار ارزشمند برای تضمین امنیت شبکه اینترنت اشیاء باشد. بررسی مطالعات انجام شده جهت تشخیص نفوذ در اینترنت اشیاء نشان داده که مجموعه دادههای با ابعاد بالا که دادههای شبکه دنیای واقعی را شبیهسازی میکنند، پیچیدگی و زمان پردازش آموزش و آزمایش سیستم را افزایش میدهند، در حالی که ویژگیهای نامربوط منابع را هدر میدهند و نرخ تشخیص را کاهش میدهند. در این پژوهش یک مدل تشخیص نفوذ ارائه شده است که از مدل ترکیبی بهینهسازی ازدحام ذرات، گرگ خاکستری و جنگل تصادفی به جهت بهبود تشخیص نفوذ هوشمند مبتنی بر ناهنجاری برای شبکه اینترنت اشیاء ارائه دهد. در این پژوهش، الگوریتم های بهینهسازی گرگ خاکستری و ازدحام ذرات برای انتخاب ویژگی استفاده می شوند و سپس از جنگل تصادفی برای طبقه بندی داده ها استفاده می شود. از چهار مجموعه داده NSL-KDD، KDDCUP99، ADFA و UNSW-NB15 برای ارزیابی مدل پیشنهادی و دیگر الگوریتم ها استفاده گردید و نتایج تجربی نشان میدهد که مدل پیشنهادی عملکرد بهتری نسبت به سایر تکنیکها از نظر دقت، صحت، فراخوانی، امتیاز F1، نرخ خطای کمتر و توانایی بهتر در تشخیص انواع مختلف حملات دارد.
Papers List
List of archived papers
A U-Net architecture with graph attention networks to accurately define tooth boundaries
Ehsan Akefi - Hassan Khotanlou
A New Routing Protocol in Internet of Vehicles Inspired of Spread Model of the Covid-19 Virus
Taha Yasin Rezapour - Esmaeil Zeinali - Reza Ebrahimi Atani - Mohammad Mehdi Gilanian Sadeghi
مکانیابی خطاهای کاربردها و خدمات نرمافزاری با کمک تولید داده آزمون با نامتغیرهای محتمل
محمد نصرتی مقدم - حسن حقیقی - مجتبی وحیدی اصل
Handling Data Heterogeneity in Federated Medical Images Classification
Alireza Maleki - Hassan Khotanlou
An efficient hybrid approach for performance-based alternative design evaluation in systems engineering
Abbas Chaman Para - Maryam Nooraei Abadeh - Sondos Bahadori
شناسایی کمپلکس های پروتئینی با استفاده از داده های زیستی و خوشه بندی فازی
مریم مولی وردیخانی - دکتر سعید جلیلی مریم مولی وردیخانی - سعید جلیلی -
A Foresight Approach to Cyber Threats Identification and Scenario Planning
MAHDI OMRANI - Masoud Shafiee - Siavash Khorsandi
Leveraging Retrieval-Augmented Generation for Persian University Knowledge Retrieval
Arshia Hemmat - Mohammad Hassan Heydari - Kianoosh Vadaei - Afsaneh Fatemi
استفاده از هوش مصنوعی در فضای آموزش عالی: آن روی سکه
محمدمتین لیث صفار - عسل آغاز
مقایسه اثربخشی و سودمندی معیارهای پوشش آزمون نرم افزارهای مبتنی بر گرامر
عطیه منعمی بیدگلی
more
Samin Hamayesh - Version 42.5.2