فایل ورد کامل ترجمه مقاله سیستم های تشخیص نفوذبااستفاده ازتکنیک های داده کاوی ماشین ۲۸ 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 های تشخیص نفوذبااستفاده ازتکنیک های داده کاوی ماشین ۲۸ صفحه در word دارای ۲۸ 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 های تشخیص نفوذبااستفاده ازتکنیک های داده کاوی ماشین ۲۸ 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 های تشخیص نفوذبااستفاده ازتکنیک های داده کاوی ماشین ۲۸ صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل ترجمه مقاله سیستم های تشخیص نفوذبااستفاده ازتکنیک های داده کاوی ماشین ۲۸ صفحه در word :

دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله سیستم های تشخیص نفوذبااستفاده ازتکنیک های داده کاوی ماشین ۲۸ صفحه در word
ترجمه در قالب فایل Word و قابل ویرایش میباشد
سال انتشار:۲۰۱۳
تعداد صفحه ترجمه:۱۹
تعداد صفحه فایل انگلیسی:۶

موضوع انگلیسی :Intrusion Detection System Using Data Mining Technique: Support Vector Machine
موضوع فارسی:دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله سیستم های تشخیص نفوذبااستفاده ازتکنیک های داده کاوی ماشین ۲۸ صفحه در word
چکیده انگلیسی:Abstract— Security and privacy of a system is compromised, when an intrusion happens. Intrusion Detection System (IDS) plays vital role in network security as it detects various types of attacks in network. So here, we are going to propose Intrusion Detection System using data mining technique: SVM (Support Vector Machine). Here, Classification will be done by using SVM and verification regarding the effectiveness of the proposed system will be done by conducting some experiments using NSL-KDD Cup’99 dataset which is improved version of KDD Cup’99 data set. The SVM is one of the most prominent classification algorithms in the data mining area, but its drawback is its extensive training time. In this proposed system, we have carried out some experiments using NSL-KDD Cup’99 data set. The experimental results show that we can reduce extensive time required to build SVM model by performing proper data set pre-processing. Also when we do proper selection of SVM kernel function such as Gaussian Radial Basis Function, attack detection rate of SVM is increased and False Positive Rate (FPR) is decrea
چکیده فارسی:

چکیده

هنگامی که نفوذ غیر مجاز اتفاق می افتد, امنیت و حریم یک سیستمم با این اقدام سازگار می شود. سیستم تشخیص نفوذ(IDS) نقش مهمی در امنیت شبکه ایفا می کند. بنابراین در اینجا ما سیستم تشخیص نفوذ با استفاده از شیوه استخراج داده را مطرح می کنیم. SVM( ماشین بردار پشتیبان) در اینجا طبقه بندی با استفاده از SVM انجام می شود. و بررسی مربوط به سودمندی سیستم مفروض با انجام برخی از آزمایشات با استفاده از مجموعه NSL KDD CUP99 انجام می شود که نسخه پیشرفته ای از مجموعه داده KDD CUP99 می باشد.SVM یکی از برجسته ترین الگوریتم های طبقه بندی در حوزه استخراج داده ( داده کاوی) است اما عیب آن زمان آموزش زیاد می باشد. در این سیستم مفروض ما با استفاده از مجموعه داده NSL-KDD CUP99 برخی از آزمایشات را انجام دادیم. نتایج آزمایشی نشان دادند که ما می توانیم زمان زیاد لازم برای ایجاد مدل SVM را با استفاده از پیش پردازش صحیح مجموعه داده کاهش دهیم. همچنین, هنگامی که انتخاب درست تابع کرنل SVM از جمله تابع بنیادی شعاعی گاوسی را درست انجام دهیم, سرعت کشف حمله SVM افزایش می یابد و سرعت مثبت نادرست (FPR) کاهش می یابد.