ناشر تخصصی کنفرانس های ایران

لطفا کمی صبر نمایید

Publisher of Iranian Journals and Conference Proceedings

Please waite ..
CIVILICAWe Respect the Science
Publisher of Iranian Journals and Conference Proceedings
Paper
Title

شناسایی حمله های توزیع شده در اینترنت اشیا با استفاده از روش یادگیری عمقی

Year: 1399
COI: SCECE05_022
Language: PersianView: 45
This Paper With 9 Page And PDF Format Ready To Download

Buy and Download

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این Paper را که دارای 9 صفحه است به صورت فایل PDF در اختیار داشته باشید.
آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:

Authors

امین عرفان - دپارتمان برق و کامپیوتردانشکده علی بن ابیطالب بم ،دانشگاه فنی و حرفه ای استان کرمان،ایران
محمد علی صادقی - دپارتمان برق و کامپیوتردانشکده شهید کرانی سیرجان ،دانشگاه فنی و حرفه ای استان کرمان،ایران
مصطفی جعفری کرمانی پور - دپارتمان برق و کامپیوتردانشکده شهید چمران کرمان ،دانشگاه فنی و حرفه ای استان کرمان،ایران

Abstract:

امنیت اینترنتی یکی از مهم ترین موضوعات برای تمام بخش های فضای اینترنتی می باشد زیرا تعداد حمله های امنیتی به مرور زمان در حال افزایش می باشد. اکنون کاملا مشخص شده است که تعداد حمله های روز صفر در حال افزایش می باشد زیرا پروتکل های مختلفی در فضای اینترنتی افزوده شده اند که عموما از اینترنت اشیا (IoT) سرچشمه می گیرند. بیشتر این حمله ها، نمونه هایی کوچک از حمله های اینترنتی است که از پیش شناخته شده اند. این موضوع نشان می دهد که حتی مکانیزم های پیشرفته مانند سیستم های یادگیری ماشینی متداول، در زمینه ی شناسایی این جهش های کوچک در نوع حمله ها در مرور زمان، با مشکل رو به رو هستند. در طرف دیگر، موفقیت روش یادگیری عمیق (DL) در زمینه های مختلف با داده های گسترده، موجب شده است که فعالان در زمینه ی فضای اینترنتی به این روش ها علاقه مند بشوند. استفاده از DL بسیار کاربردی بوده است زیرا این روش ها موجب بهبود CPU و ابعاد الگوریتم های شبکه های عصبی می شوند. استفاده از DL برای شناسایی حمله در فضای اینترنتی، می تواند یکی از روش های قوی برای شناسایی جهش های کوچک و یا حمله های جدید باشد زیرا این روش ها توانایی استخراج ویژگی بسیار قوی ای دارند. ظرفیت های خود آموزی و فشردگی در معماری شبکه های یادگیری عمیق ، مهم ترین مکانیزم های کشف الگوهای پنهان از داده های تمرینی می باشد تا این شبکه ها بتوانند حمله های اینترنتی را نسبت به جریان عادی ترافیک، تفکیک کنند. هدف این تحقیق استفاده از یک روش جدید یادگیری عمیق برای زمینه های امنیت اینترنتی می باشد تا بتوان حمله های اینترنتی در شبکه های اجتماعی اینترنت اشیا را شناسایی کرد. عملکرد این مدل یادگیری عمیق با روش های یادگیری متداول ماشینی مقایسه شده و توانایی آن ها برای شناسایی توزیع شده ی حمله ها در مقایسه با سیستم های شناسایی مرکزی، ارزیابی شده است. آزمایش ها نشان می دهد که سیستم توزیع شده ی شناسایی حمله که ما ارائه کرده ایم، نسبت به سیستم های شناسایی مرکزی با استفاده از مدل های یادگیری عمیق، عملکرد بهتری دارند. همچنین در این مقاله نشان داده شده است که مدل های یادگیری عمیق نسبت به دیگر روش های غیر عمقی، عملکرد بهتری دارد. هدف ما از این پژوهش، بکارگیری یک روش جدید یادگیری عمیق Deep Learning برای زمینه های امنیت اینترنتی است تا از طریق طریق بتوانیم حمله های اینترنتی در شبکه های اجتماعی اینترنت اشیا (IoT) را شناسایی کنیم.

Keywords:

امنیت اینترنتی، یادگیری عمیق، اینترنت اشیا، شبکھ ھای ابری گسترده

Paper COI Code

برای لینک دهی به این Paper می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت Paper در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:

https://civilica.com/doc/1143176/

How To Citation:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این Paper ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
عرفان، امین و صادقی، محمد علی و جعفری کرمانی پور، مصطفی،1399،شناسایی حمله های توزیع شده در اینترنت اشیا با استفاده از روش یادگیری عمقی،پنجمین کنفرانس ملی محاسبات نرم در مهندسی برق و کامپیوتر،اردبیل،،،https://civilica.com/doc/1143176

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این Paper اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (1399، عرفان، امین؛ محمد علی صادقی و مصطفی جعفری کرمانی پور)
برای بار دوم به بعد: (1399، عرفان؛ صادقی و جعفری کرمانی پور)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

Research Info Management

Certificate | Report | من نویسنده این مقاله هستم

اطلاعات استنادی این Paper را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

علم سنجی و رتبه بندی Paper

مشخصات مرکز تولید کننده این Paper به صورت زیر است:
نوع مرکز: دانشگاه دولتی
تعداد مقالات: 4,123
در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.

New Papers

Share this page

More information about COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.

Support