ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







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:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

28

حفظ في:
LEADER 04100nam a22003377a 4500
001 1520752
041 |a eng 
100 |9 566378  |a جروان، ميس وليد  |e مؤلف 
245 |a A Hybrid Model for Intrusion Detection 
246 |a النموذج الهجين لكشف التسلل 
260 |a عمان  |c 2015 
300 |a 1 - 98 
336 |a رسائل جامعية 
502 |b رسالة ماجستير  |c الجامعة الاردنية  |f كلية الدراسات العليا  |g الاردن  |o 12989 
520 |a 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. 
653 |a الشبكات الإلكترونية  |a أمن المعلومات  |a مكافحة الفيروسات 
700 |9 566378  |a جروان، ميس وليد  |e مشرف 
700 |9 329211  |a هديب، أمجد  |g Hudaib, Amjad A.  |e مشرف 
856 |u 9802-001-008-12989-T.pdf  |y صفحة العنوان 
856 |u 9802-001-008-12989-A.pdf  |y المستخلص 
856 |u 9802-001-008-12989-C.pdf  |y قائمة المحتويات 
856 |u 9802-001-008-12989-F.pdf  |y 24 صفحة الأولى 
856 |u 9802-001-008-12989-1.pdf  |y 1 الفصل 
856 |u 9802-001-008-12989-2.pdf  |y 2 الفصل 
856 |u 9802-001-008-12989-3.pdf  |y 3 الفصل 
856 |u 9802-001-008-12989-4.pdf  |y 4 الفصل 
856 |u 9802-001-008-12989-O.pdf  |y الخاتمة 
856 |u 9802-001-008-12989-R.pdf  |y المصادر والمراجع 
930 |d y 
995 |a Dissertations 
999 |c 1045517  |d 1045517 

عناصر مشابهة