-
شماره ركورد
28955
-
پديد آورنده
ابوالفضل رستگار مقدم چراغي
-
عنوان
طراحي يك سيستم تشخيص نفوذ با استفاده از ابزارهاي هوش مصنوعي در شبكه هوشمند برق
-
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
-
رشته تحصيلي
مهندسي كامپيوتر
-
سال تحصيل
1399
-
تاريخ دفاع
1402/5/8
-
استاد راهنما
دكتر ناصر مزيني
-
دانشكده
مهندسي كامپيوتر
-
چكيده
شبكه هوشمند برق سازكار جديدي را براي مهاجرت از شبكه سنتي توليد و توزيع انرژي الكتريكي به نسل جديد اين شبكه معرفي ميكند. با پيشرفتهايي كه در حوزههاي مختلف شبكه برق از جمله توليد، انتقال و توزيع انرژي بوجود ميآيد، قابليت نظارت و كنترل از راه دور در شبكه هوشمند برق افزايش پيدا ميكند تا مزيتهايي از جمله مديريت بهتر انرژي، افزايش قابليت اطمينان و امنيت شبكه و همچنين بهبودهاي اقتصادي به ارمغان آيد. با توجه به حجم وسيع و گسترده تجهيزات شبكه هوشمند برق، لازمه يكپارچگي و بهبود در اين شبكه ايجاد يك شبكه ارتباطي قدرتمند و قابل اطمينان به جهت افزايش ضريب اطمينان شبكه در برابر تهديدات و حملات سايبري و فيزيكي است. دامنه، مقياس و شدت حملات سايبري در سال¬هاي اخير رشد صعودي داشته و شبكه هوشمند برق با توجه به اهميت و وسعتي كه دارد، طعمه جذابي براي مهاجمين ميباشد. سيستم تشخيص نفوذ (IDS) يكي از قويترين روشهايي است كه ميتواند با نظارت بر فعاليتهاي ناشناخته و مشكوك، نفوذهاي شبكههاي كامپيوتري را كنترل كند. علاوه بر اين، يك IDS ميتواند در هنگام رخ دادن يك نفوذ، زنگ خطر را به صدا درآورده و سپس اقداماتي را براي جلوگيري از گسترش اين نفوذ انجام دهد. يك IDS بايد بتواند با بررسي رفتار ترافيكي شبكه، تفاوت بين يك بسته مزاحم و يك بسته قانوني را تشخيص دهد. براي جلوگيري از تهديدات امنيتي در يك شبكه محلي (LAN)، سيستم پيشنهادي با تركيب اعتبار سنجي متقابل در مدل طبقه بندي جنگل تصادفي، مدلي را ارائه ميكند كه دقت طبقه بندي حملات را افزايش ميدهد. روش پيشنهادي از دو مجموعه داده معتبر براي تشخيص مبتني بر ناهنجاري استفاده مي¬كند. در مقايسه بين عملكرد مدل پيشنهادي و پژوهش هاي مرتبطي كه در سالهاي اخير انجام شده، نتايج نشان ميدهد كه مدل پيشنهادي از نظر دقت طبقهبندي نسبت به مرجع اصلي مقايسه، بهبود چند دهم درصدي دقت تشخيص در همه معيارهاي سنجش دقت و نتايج بسيار اميدوار كننده¬اي نسبت به ساير مراجع داشته است.
-
تاريخ ورود اطلاعات
1402/08/07
-
عنوان به انگليسي
Designing an intrusion detection system using artificial intelligence tools in the smart grid
-
تاريخ بهره برداري
7/29/2024 12:00:00 AM
-
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
ابوالفضل رستگارمقدم چراغي
-
چكيده به لاتين
The smart grid introduces a new mechanism to migrate from the traditional electricity generation and distribution network to the new generation of this network. With the advancements in various areas of the power grid, including energy generation, transmission, and distribution, remote monitoring and control capabilities in the smart grid are increasing to provide benefits such as better energy management, increased reliability, and network security, as well as improvements. Bring economy. Due to the large and extensive volume of smart electrical network equipment, the need for integration and improvement in this network is to create a powerful and reliable communication network in order to increase the reliability of the network against cyber and physical threats and attacks. The scope, scale and intensity of cyber attacks have grown in recent years and the smart electricity grid is an attractive prey for attackers due to its importance and scope. Intrusion detection system (IDS) is one of the most powerful methods that can control computer network intrusions by monitoring unknown and suspicious activities. Additionally, an IDS can sound the alarm when an intrusion occurs and then take steps to prevent the intrusion from spreading. An IDS must be able to distinguish between a malicious packet and a legitimate packet by examining network traffic behavior. To prevent security threats in a local area network (LAN), the proposed system provides a model that increases the accuracy of attack classification by incorporating mutual validation into the random forest classification model. The proposed method uses two valid datasets for anomaly based detection. In the comparison between the performance of the proposed model and related research conducted in recent years, the results show that the proposed model is better in terms of classification accuracy compared to the main comparison reference, improving the detection accuracy by a few tenths of a percent in all accuracy measurement criteria and very promising results. compared to other references.
-
كليدواژه هاي فارسي
الگوريتم جنگل تصادفي , يادگيري ماشين , سيستم تشخيص نفوذ
-
كليدواژه هاي لاتين
Intrusion Detection Systems , Machine learning , Random Forest Algorithm
-
Author
Abolfazl Rastgar Moghadam Cheraghi
-
SuperVisor
Nasser Mozayeni
-
لينک به اين مدرک :