فایل ورد کامل ترجمه مقاله سیستم تشخیص نفوذ شبکه بر اساس الگوریتم یادگیری ماشین ۴۲ 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 سیستم تشخیص نفوذ شبکه بر اساس الگوریتم یادگیری ماشین ۴۲ صفحه در word دارای ۴۲ 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 سیستم تشخیص نفوذ شبکه بر اساس الگوریتم یادگیری ماشین ۴۲ 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 سیستم تشخیص نفوذ شبکه بر اساس الگوریتم یادگیری ماشین ۴۲ صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل ترجمه مقاله سیستم تشخیص نفوذ شبکه بر اساس الگوریتم یادگیری ماشین ۴۲ صفحه در word :

دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله سیستم تشخیص نفوذ شبکه بر اساس الگوریتم یادگیری ماشین ۴۲ صفحه در word
ترجمه در قالب فایل Word و قابل ویرایش میباشد
سال انتشار:۲۰۱۴
تعداد صفحه ترجمه:۲۷
تعداد صفحه فایل انگلیسی:۱۰

موضوع انگلیسی :NETWORK INTRUSION DETECTION
SYSTEM BASED ON MACHINE LEARNING
ALGORITHMS
موضوع فارسی:دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله سیستم تشخیص نفوذ شبکه بر اساس الگوریتم یادگیری ماشین ۴۲ صفحه در word
چکیده انگلیسی:Network and system security is of paramount importance in the present data communication
environment. Hackers and intruders can create many successful attempts to cause the crash of the
networks and web services by unauthorized intrusion. New threats and associated solutions to prevent
these threats are emerging together with the secured system evolution. Intrusion Detection Systems (IDS)
are one of these solutions. The main function of Intrusion Detection System is to protect the resources
from threats. It analyzes and predicts the behaviours of users, and then these behaviours will be
considered an attack or a normal behaviour. We use Rough Set Theory (RST) and Support Vector
Machine (SVM) to detect network intrusions. First, packets are captured from the network, RST is used
to pre-process the data and reduce the dimensions. The features selected by RST will be sent to SVM
model to learn and test respectively. The method is effective to decrease the space density of data. The
experiments compare the results with Principal Component Analysis (PCA) and show RST and SVM
schema could reduce the false positive rate and increase the accuracy
چکیده فارسی:

امنیت شبکه و امنیت سیستم بالاترین اهمیت را در محیط ارتباطات داده ها در حال حاضر دارند. هکرها و مزاحمان تلاش های موفق زیادی برای ایجاد خرابی در شبکه و خدمات وب توسط نفوذ غیر مجاز انجام داده اند. تهدیدات جدید و راه حل های مرتبط برای جلوگیری از این تهدیدات همراه با تکامل سیستم های امن در حال ظهور هستند.

سیستم های تشخیص نفوذ (IDS) یکی از این راه حل ها می باشد. تابع اصلی سیستم تشخیص نفوذ ، حفاظت از منابع از تهدیدات می باشد. این سیستم به تجزیه و تحلیل و پیش بینی رفتار کاربران می پردازد، و سپس این رفتارها به عنوان یک حمله یا یک رفتار طبیعی در نظر گرفته می شود. ما از نظریه مجموعه دقیق (RST) و ماشین پشتیبانی برداری (SVM) برای تشخیص نفوذ شبکه استفاده کردیم.