فایل ورد کامل تکنیک‌های یادگیری ماشین برای تشخیص نفوذ

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل تکنیک‌های یادگیری ماشین برای تشخیص نفوذ،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۲ صفحه

سیستم تشخیص نفوذ (IDS)، نرم‌افزاری است که بر اقدامات (حملات) مخرب در یک سیستم کامپیوتر یا شبکه‌ای از کامپیوترها با هدف سرقت یا سانسور اطلاعات و یا تحریف پروتکل‌های شبکه نظارت می‌کند. اکثر تکنیک‌های بکار رفته در سیستم‌های تشخیص نفوذ کنونی، قابلیت مواجهه با ماهیت پویا و پیچیده حملات سایبری به شبکه‌های کامپیوتری را ندارند. بدین سبب، بکارگیری از روش‌های تطبیقی کارآمد مانند تکنیک‌های مختلف یادگیری ماشین می‌تواند افزایش میزان تشخیص، کاهش نرخ هشدار کاذب و هزینه‌های متناسب ارتباطی و محاسباتی را به همراه داشته باشد. در این مقاله، به بررسی چند نمونه از این‌گونه طرح‌ها و مقایسه عملکرد آن‌ها می‌پردازیم و در ادامه آن‌ها را به روش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) کلاسیک و روش‌های مبتنی بر هوش محاسباتی (CI) تقسیم‌بندی می‌کنیم. در پایان، توضیح می‌دهیم که چگونه می‌توان از ویژگی‌های مختلف تکنیک‌های هوش محاسباتی برای ساخت سیستم‌های کارآمد تشخیص نفوذ استفاده کرد.

عنوان انگلیسی:

Machine Learning Techniques for Intrusion Detection

~~en~~ writers :

Mahdi Zamani and Mahnush Movahedi

An Intrusion Detection System (IDS) is a software that monitors a single or a
network of computers for malicious activities (attacks) that are aimed at stealing
or censoring information or corrupting network protocols. Most techniques used
in today’s IDS are not able to deal with the dynamic and complex nature of cyber
attacks on computer networks. Hence, efficient adaptive methods like various
techniques of machine learning can result in higher detection rates, lower false
alarm rates and reasonable computation and communication costs. In this paper,
we study several such schemes and compare their performance. We divide the
schemes into methods based on classical artificial intelligence (AI) and methods
based on computational intelligence (CI). We explain how various characteristics
of CI techniques can be used to build efficient IDS.

$$en!!