A Hybrid Model for Intrusion Detection
| العنوان بلغة أخرى: |
النموذج الهجين لكشف التسلل |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | جروان، ميس وليد (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | جروان، ميس وليد (مشرف) , هديب، أمجد (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2015
|
| موقع: | عمان |
| الصفحات: | 1 - 98 |
| رقم MD: | 1045517 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | الجامعة الاردنية |
| الكلية: | كلية الدراسات العليا |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
28
| المستخلص: |
نشهد في السنوات الأخيرة، انتشارا واسعا لخدمة الإنترنت لدرجة أنها أصبحت خدمة أساسية في حياة الأفراد والشركات التجارية، ويترافق مع هذا الانتشار ازدياد مطرد وكبير للهجمات الإلكترونية بطرق معروفة وغير معروفة على الشبكات الإلكترونية. وكرد فعل على هذه القضية الخطرة، تم ظهور العديد من تقنيات أمن المعلومات مثل أنظمة الجدر النارية ومكافحة الفيروسات وغيرها، ولكنها لم تكن كافية لتقدم منظومة موثوقة، متكاملة وآمنة للشبكات. إن أنظمة كشف التسلسل تعتبر واحدة من التقنيات الأكثر موثوقية وتجربة والتي تقوم بمراقبة حركة مرور الشبكات من أجل كشف أي نوع من النشاطات غير الاعتيادية على شبكات أنظمة الحاسب الآلي والتعرف على أي نوع من الاستخدام غير المسموح به وتنبيه مديري الشبكات عن ذلك. في هذه الرسالة تم استخدام طريقتي تجميع: K-means وNovel KNN وخوارزمية الشبكة العصبية ذات الانتشار العكسي المرن لبناء نظام كشف التطفل الهجين وأسميناه (KKRPROP). نظام كشف التطفل المقترح يتكون من ثلاث مراحل أساسية: في المرحلة الأولى يتم استخراج مجموعات التدريب والاختبار من قاعدة البيانات NSL-KDD ومعالجتها، في المرحلة الثانية يتم استخدام مجموعة التدريب في تدريب KKRPROP وأخيرا، يتم استخدام مجموعة الاختبار لغايات الاختبار، تقيم الأداء والتثبيت. معدل الاكتشاف (الاستدعاء) الدقة، التقييم الإيجابي الخاطئ، التقييم السلبي الصحيح، التقييم السلبي الخاطئ والتقييم الإيجابي الصحيح. تستخدم كمقياس لتقييم الأداء. النتائج التجريبية أظهرت التفوق وارتفاع معدل الاستقرار للنظام الهجيني المقترح من ناحية معدل الاكتشاف العام، والذي يصل إلى 98.2%. تم مقارنة نتائج KKRPROP مع الأنظمة الحالية والذي أثبت فعالية ومصادقية النظام. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Network Intrusion Detection System Using Bloom Filters
بواسطة: Al Jabri, Osamah Ahmad منشور: (2011) -
A Swarm Based Model for Solving Intrusion Detection Problem
بواسطة: الحجاحجه، عيد ماجد عيد منشور: (2022) -
A Proactive Availability Intrusion Detection Model for E-Government
بواسطة: عزايزة، أريج منشور: (2022) -
Hybrid Intrusion Detection Based on Self-Organized Map and Kalman Backpropagation
بواسطة: محمد، غسان محمود منشور: (2017) -
Intelligent Hybrid Approach for Classification Accuracy of Intrusion Detection System
بواسطة: عباس، مصطفى نهاد منشور: (2019)
