شماره ركورد
30101
پديد آورنده
يونس ويسي
عنوان
طراحي سيستم تشخيص نفوذ (ids) با استفاده از ديپ لرنينگ
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
رشته تحصيلي
مهندسي كامپيوتر- نرمافزار
سال تحصيل
1400
تاريخ دفاع
1402/8/24
استاد راهنما
دكتر جواد وحيدي
دانشكده
دانشگاه علم و صنعت ايران - واحد نور
چكيده
در پژوهش حاضر، تشخيص نفوذ در شبكهها با استفاده از مدل خاكستري فازي و انتخاب ويژگيهاي بهبود يافته مورد بررسي و ارزيابي قرار گرفته است. اين پژوهش شامل مراحل مهمي از معرفي حوزه تا روش پيشنهادي، پيادهسازي و ارزيابي تا نتيجهگيري و پيشنهادات آتي ميشود. هدف اصلي اين پژوهش، تامين امنيت در شبكهها با تمركز بر تشخيص و جلوگيري از نفوذهاي ممكن است. با استفاده از روشهاي پيشنهادي در اين پژوهش، امكان بهبود كارايي سيستمهاي تشخيص نفوذ و افزايش سطح امنيت شبكهها فراهم ميشود. اين پژوهش به تلاش براي بهبود فرآيند تشخيص نفوذ و مديريت امنيت در دستهبندي دادهها ادامه ميدهد.
تاريخ ورود اطلاعات
1402/09/01
عنوان به انگليسي
Designing an intrusion detection system (ids) using deep learning
تاريخ بهره برداري
11/14/2024 12:00:00 AM
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
يونس ويسي
چكيده به لاتين
In this research, intrusion detection in networks has been investigated and evaluated using the fuzzy gray model and the selection of improved features. This research includes important stages from the introduction of the field to the proposed method, implementation and evaluation to the conclusion and future suggestions. The main goal of this research is to provide security in networks by focusing on detecting and preventing possible intrusions. By using the methods proposed in this research, it is possible to improve the efficiency of intrusion detection systems and increase the level of network security. This research continues to try to improve the process of intrusion detection and security management in data classification.
كليدواژه هاي فارسي
تهديدات پويا , تشخيص نفوذ , مدل خاكستري , يادگيري عميق , ماشين بردار پشتيبان بهبود يافته , ساختار فازي
كليدواژه هاي لاتين
dynamic threats , intrusion detection , gray model , deep learning , improved support vector machine , fuzzy structure
Author
Younes Veisi
SuperVisor
Dr. Javad Vahidi