المصدر: | مجلة جامعة الناصر |
---|---|
الناشر: | جامعة الناصر |
المؤلف الرئيسي: | البريهي، اياد محمد مهيوب غالب (مؤلف) |
مؤلفين آخرين: | احمد، السماني عبدالمطلب (م. مشارك) |
المجلد/العدد: | ع4 |
محكمة: | نعم |
الدولة: |
اليمن |
التاريخ الميلادي: |
2014
|
الشهر: | ديسمبر |
الصفحات: | 59 - 78 |
رقم MD: | 989642 |
نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
اللغة: | العربية |
قواعد المعلومات: | HumanIndex, EduSearch |
مواضيع: | |
رابط المحتوى: |
المستخلص: |
أمان وسرية المعلومات في الشبكات تعتبر القضية الرئيسية المؤرقة لكثير من الشركات والمؤسسات التي تستخدم كمية كبيرة من البيانات، وبالمقابل هناك العديد من الطرق المستخدمة لحماية الشبكات في الوقت الراهن مثل التشفير والـ VPN، وجدران الحماية، ولكن كل هذه الطرق تعتبر طرق استاتيكية جدا للحماية الفعالة ضد المهددات وعدد المهددات، وتستخدم تقنيات تنقيب البيانات لهذا الغرض حيث تطبق لكشف التطفل intrusion detection. تهدف هذه الورقة لاستخدام تقنيات تنقيب البيانات (data mining) لكشف حالات الشذوذ في الشبكات تطبيقا على عينتين عشوائيتين من مجموعة بيانات NLS-KDD Data Set، استخدمت الورقة تقنية التصنيف مصنف شجرة القرار (decision tree) التي تنفذ خوارزمية C 4.5، نتيجة التجربة تعرض أن مصنف C 4.5 أزدهر نتائج فعالة لكشف التطفل في الشبكات الحاسوبية وأظهرت النتائج أنه كلما كانت كمية البيانات كبيرة تكون نسبة الخطأ أقل ودقة التنبؤ عالية. |
---|