چکيده
احراز هويت كاربران در شبكه هاي كامپيوتري يكي از چالشهاي مهم امنيت سايبري است كه با توجه به گسترش روزافزون
تهديدات و حمالت سايبري، اهميت بيشتري پيدا كرده است. دستهبندي بستههايشبكه به عنوان يك ابزار كليدي در اين
زمينه، ميتواند به شناسايي رفتارهاي غيرمجاز و حفظ امنيت اطالعات كمك كند. در اين سمينار، به بررسي روشهاي
مختلف دستهبندي بستههاي شبكه، از جمله روشهاي مبتني بر محتوا، جريان، پروتكل و ويژگيهاي آماري پرداخته
خواهد شد. همچنين، تحليل رفتار شبكه و انتخاب روشهاي مناسب جمعآوري ترافيك به عنوان بخشهاي كليدي در
شناسايي و احراز هويت كاربران معرفي مي شوند.
در ادامه، نتايج تحقيق نشان مي دهدكه استفاده از يادگيري ماشين ميتواند به طور قابلتوجهي در شناسايي تهديدات و
بهبود فرآيندهاي احراز هويت كاربر مؤثر باشد. با بررسي روشهاي مختلف از جمله احراز هويت بيومتريك، شيوههاي
امنيتي جديد و تحليل رفتار كاربر، اين سمينار به ارائه مدلهاي نوآورانهاي براي طبقهبندي بستههاي شبكه و شناسايي
تهديدات ميپردازد. دستاوردهاي حاصل از اين تحقيق مي تواند به بهبود سامانههاي امنيتي و كاهش خطرهاي مرتبط با
احراز هويت در شبكههاي نوين كمك كند.
