فایل ورد کامل ترجمه مقاله رتبه بندی ویژگی ها و تجزیه و تحلیل ۲۰ صفحه در word

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

 فایل ورد کامل ترجمه مقاله رتبه بندی ویژگی ها و تجزیه و تحلیل ۲۰ صفحه در word دارای ۲۰ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

لطفا نگران مطالب داخل فایل نباشید، مطالب داخل صفحات بسیار عالی و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

فایل ورد فایل ورد کامل ترجمه مقاله رتبه بندی ویژگی ها و تجزیه و تحلیل ۲۰ صفحه در word  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل ترجمه مقاله رتبه بندی ویژگی ها و تجزیه و تحلیل ۲۰ صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل ترجمه مقاله رتبه بندی ویژگی ها و تجزیه و تحلیل ۲۰ صفحه در word :

دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله رتبه بندی ویژگی ها و تجزیه و تحلیل ۲۰ صفحه در word
ترجمه در قالب فایل Word و قابل ویرایش میباشد
سال انتشار:۲۰۱۲
تعداد صفحه ترجمه:۱۱
تعداد صفحه فایل انگلیسی:۴

موضوع انگلیسی :Feature Ranking and Support Vector Machines Classification
Analysis of the NSL-KDD Intrusion Detection Corpus
موضوع فارسی:دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله رتبه بندی ویژگی ها و تجزیه و تحلیل ۲۰ صفحه در word
چکیده انگلیسی:Currently, signature based Intrusion Detection Systems
(IDS) approaches are inadequate to address threats posed to
networked systems by zero-day exploits. Statistical machine
learning techniques offer a great opportunity to mitigate
these threats. However, at this point, statistical based IDS
systems are not mature enough to be implemented in realtime
systems and the techniques to be used are not
sufficiently understood. This study focuses on a recently
expanded corpus for IDS analysis. Feature analysis and
Support Vector Machines classification are performed to
obtain a better understanding of the corpus and to establish a
baseline set of results which can be used by other studies for
comparison. Results of the classification and feature
analysis are discussed.
چکیده فارسی:در حال حاضر، رویکرد های سیستم تشخیص نفوذ مبتنی بر امضا (IDS) برای پرداختن به تهدیدات مطرح شده توسط سیستم های شبکه ای سوء استفاده روز- صفر مناسب نیستند. روش های یادگیری ماشین آماری یک فرصت عالی برای کاهش این تهدیدات ارائه می نماید. با این حال، در این نقطه، سیستم های آماریIDS نمی توانند بطور کامل در سیستم های زمان واقعی اجرا شوند و تکنیک های مورد استفاده بخوبی قابل درک نیستند. این مطالعه برای تجزیه و تحلیل IDS بر روی مجموعه ای به تازگی گسترش یافته تمرکز می نماید. تجزیه و تحلیل ویژگی ها و طبقه بندی ماشین بردار پشتیبان موجب درک بهتر سیستم و ایجاد مجموعه نتایج پایه ای می شود که می توان از آنها برای مقایسه سایر مطالعات استفاده نمود. نتایج طبقه بندی و تجزیه و تحلیل ویژگی مورد بحث قرار گرفته است.