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
استخراج ویژگی مجموعه دادههای پزشکی دارای ابعاد بالا با استفاده از برنامه نویسی ژنتیک چند منظوره
سحر فقیهی راد - دکتر سیده نفیسه آل محمد سحر فقیهی راد - سیده نفیسه آل محمد -
ارائه یک رویکرد معنایی مبتنی بر آنتولوژی به منظور شناسایی تاکتیکهای معماری
احسان شریفی - دکتر احمد عبدالله زاده بارفروش
Inner and Outer Bearing Fault Diagnosis of electrical Motors Using a Proposed Algorithm and Vibration Signals
Vahid Safari Dehnavi - Masoud Shafiee
بیشینهسازی تأثیر در شبکههای اجتماعی بر اساس فعالیت کاربران
فاطمه جعفری - علیرضا رضوانیان
شناسایی وبگاه های دامچینی به کمک شبکه عصبی گسستهساز بردار یادگیر (LVQ)
یگانه ستاری - غلامعلی منتظر
A Demand Response Schema in Industry: Smart Scheduling Approach for Industrial Processes
Negin Shafinezhad - Hamid Abrishami - Maryam Mahmoodi
Detection and Identification of Cyber-Attacks in Cyber-Physical Systems Based on Machine Learning Methods
Zohre Nasiri Zarandi
خوشه بندی شبکههای بیسیم ادهاک مبتنی بر محدودیتهای فازی
پروا کلیبری - کریم صمدزمینی
Automatic Analysis of Inconsistencies in Inter-Enterprise Business Processes: Introducing a Formal Adaptation Patterns Catalog
Somayeh Ashourian - Shohreh َAjoudanian
PeCoQ: A Dataset for Persian Complex Question Answering over Knowledge Graph
Romina Etezadi - Mehrnoush Shamsfard
more
Samin Hamayesh - Version 41.3.1