| LEADER |
03082nam a22003137a 4500 |
| 001 |
0300959 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 100 |
|
|
|9 414858
|a Lasasmeh, Alaa Ahmad
|e Author
|
| 245 |
|
|
|a Anomaly Detection in Wireless Sensor Networks (WSNs) by using Machine Learning Techniques
|
| 246 |
|
|
|a الكشف عن الشذوذ فى شبكات الاستشعار اللاسلكية باستخدام تقنيات التعلم الآلى
|
| 260 |
|
|
|a الكرك
|c 2015
|
| 300 |
|
|
|a 1 - 59
|
| 336 |
|
|
|a رسائل جامعية
|
| 502 |
|
|
|b رسالة ماجستير
|c جامعة مؤتة
|f عمادة الدراسات العليا
|g الاردن
|o 0763
|
| 520 |
|
|
|a في هذه الأطروحة قمنا بأنشاء قاعدتين من قواعد البيانات الأساسية: الأولى على أساس نموذج الشجرة، والثانية على أساس نموذج النجمة. وتم تقييمها من خلال ثلاث خوارزميات تعلم الاله: Bayesian Network, Random Forest, MIP . قمنا بتصنيف قاعدتي البيانات المنشئة إلى مصنفين رئيسيين هما (Normal and Attack Classes) لكلا قاعدتي البيانات. تم أنشاء قاعدتي البيانات من خلال المراحل التالية: تنفيذ الشبكة على أساس النموذجين، جمع البيانات، معالجة البيانات وتصنيفها. تحتوي قاعدتي البيانات التي تم أنشائها على بيانات غير حقيقية من خلال أداة محاكاه تدعى Network Simulation 2 (NS2) في كلا قاعدتي البيانات حققت خوارزميةBayesian Network (BayesNet) أعلى مستوى دقة بين المصنفات الأخرى بنتيجة: 95.46% و98.87% على التوالي. بالإضافة أنها استغرقت أقل وقت بين المصنفات الأخرى لبناء نموذج التدريب لكلا قاعدتي البيانات. حققت MLP أقل مستوى دقه بين المصنفات الأخرى بنتيجة: 90.98% tree topology و92.55 star topology. حققتRandom Forest القيمة الوسطية بالنسبة للدقة بين المصنفات الأخرى بنتيجة: 93.72% tree topology و 95.7004% star topology.
|
| 653 |
|
|
|a علم الحاسب الآلى
|a قواعد البيانات
|a شبكات الاستشعار اللاسلكية
|a التعلم الآلى
|
| 700 |
|
|
|9 414859
|a Al Kasassbeh, Mouhammd
|e Advisor
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-0763-T.pdf
|y صفحة العنوان
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-0763-A.pdf
|y المستخلص
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-0763-C.pdf
|y قائمة المحتويات
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-0763-F.pdf
|y 24 صفحة الأولى
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-0763-1.pdf
|y 1 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-0763-2.pdf
|y 2 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-0763-3.pdf
|y 3 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-0763-4.pdf
|y 4 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-0763-R.pdf
|y المصادر والمراجع
|
| 930 |
|
|
|d y
|
| 995 |
|
|
|a Dissertations
|
| 999 |
|
|
|c 783833
|d 783833
|
