![](/images/graphics-bg.png)
كشف الشذوذ الشبكي المعتمد على التقنيات الذكائية المهجنة
Joint Authors
شهباء إبراهيم خليل
صالح، كرم محمد مهدي
Source
مجلة الرافدين لعلوم الحاسبات و الرياضيات
Issue
Vol. 9, Issue 2 (31 Aug. 2012), pp.81-98, 18 p.
Publisher
University of Mosul College of Computer Science and Mathematics
Publication Date
2012-08-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
18
Main Subjects
Topics
Abstract AR
تقنيات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تجعل أنظمة كشف التطفل أسهل بكثير مما عليه اليوم و كما هو الحال دائما فإن أصعب شيء في تعلم الأنظمة المصممة بالتقنيات الذكائية هو عملية تدريبها لتعلم الأمور الصحيحة.
هذا البحث يركز على عمل بيئة لأنظمة كشف التطفل و تعليمها ممارسة العمل مثل ضابط الأمن.
تم في هذا البحث تصميم نظام ذكائي مهجن و مطور لكشف التطفل الشبكي، إذ قدم البحث أربعة طرائق لكشف الشذوذ الشبكي باستخدام تقنية العنقدة و الاعتماد على تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تتضمن الخوارزمية الجينية و خوارزمية سرب الطيور لتطوير و تحسين أداء نظام كشف التطفل.
نفذت الطريقة الأولى بتطبيق خوارزمية العنقدة التقليدية KM المتمثلة بطريقة Kmeans على بيانات KDD cup 99 لكشف الهجمات، في الطريقة الثانية HCA تم استخدام طريقة العنقدة المهجنة إذ تم تهجين خوارزمية Kmeans مع الخوارزمية الجينية.
أما في الطريقة الثالثة فقد تم استخدام خوارزمية سرب الطيور .PSO بالاعتماد على الطريقة الثالثة أنشأت الطريقة الرابعة و هي خوارزمية سرب الطيور المطورة MPSO و كانت هذه الطريقة الأفضل من بين الطرائق الأربعة المستخدمة في هذا البحث.
Abstract EN
Artificial Intelligence could make the use of Intrusion Detection Systems a lot easier than it is today.
As always, the hardest thing with learning Artificial Intelligence systems is to make them learn the right things.
This research focuses on finding out how to make an Intrusion Detection Systems environment learn the preferences and work practices of a security officer, In this research hybrid intelligence system is designed and developed for network intrusion detection, where the research was presented four methods for network anomaly detection using clustering technology and dependence on artificial intelligence techniques, which include a Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO) to develop and improve the performance of intrusion detection system.
The first method implemented by applying traditional clustering algorithm of KM in a way Kmeans on KDDcup99 data to detect attacks, in the way the second hybrid clustering algorithm HCA method was used where the Kmeans been hybridized with GA.
In the third method PSO has been used.
Depending on the third method the fourth method Modified PSO (MPSO) has been developed, This was the best method among the four methods used in this research.
American Psychological Association (APA)
شهباء إبراهيم خليل وصالح، كرم محمد مهدي. 2012. كشف الشذوذ الشبكي المعتمد على التقنيات الذكائية المهجنة. مجلة الرافدين لعلوم الحاسبات و الرياضيات،مج. 9، ع. 2، ص ص. 81-98.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-322079
Modern Language Association (MLA)
شهباء إبراهيم خليل وصالح، كرم محمد مهدي. كشف الشذوذ الشبكي المعتمد على التقنيات الذكائية المهجنة. مجلة الرافدين لعلوم الحاسبات و الرياضيات مج. 9، ع. 2 (2012)، ص ص. 81-98.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-322079
American Medical Association (AMA)
شهباء إبراهيم خليل وصالح، كرم محمد مهدي. كشف الشذوذ الشبكي المعتمد على التقنيات الذكائية المهجنة. مجلة الرافدين لعلوم الحاسبات و الرياضيات. 2012. مج. 9، ع. 2، ص ص. 81-98.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-322079
Data Type
Journal Articles
Language
Arabic
Notes
يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 98
Record ID
BIM-322079