• شماره ركورد
    31809
  • پديد آورنده

    آرمان سميعي

  • عنوان
    تشخيص ناهنجاري در شبكه با استفاده از الگوريتم بهينه‌سازي گله اسب در سامانه‌هاي تشخيص نفوذ.
  • مقطع تحصيلي
    كارشناسي ارشد
  • رشته تحصيلي
    برق الكترونيك ديجيتال
  • سال تحصيل
    1400-1403
  • تاريخ دفاع
    1403/7/14
  • استاد راهنما
    دكتر هادي شهريار شاه حسيني
  • استاد مشاور
    دكتر هادي شهريار شاه حسيني
  • دانشكده
    برق
  • چكيده
    با توسعه فناوري اينترنت‌اشيا و گسترش استفاده از دستگاه‌هاي متصل به شبكه، امنيت سايبري به يكي از چالش‌هاي اساسي در محافظت از داده‌ها و اطلاعات شخصي كاربران تبديل شده است. اين دستگاه‌ها به دليل محدوديت‌هاي سخت‌افزاري و نرم‌افزاري از جمله پردازشگرهاي ضعيف و فضاي ذخيره‌سازي محدود، مستعد حملات سايبري پيچيده هستند. از سوي ديگر، شبكه‌هاي اينترنت‌اشيا به علت وجود نقاط ضعف متعدد و تعداد زياد دستگاه‌هاي متصل، به يك هدف جذاب براي مهاجمان تبديل شده‌اند. يكي از روش‌هاي اساسي براي مقابله با اين تهديدات استفاده از سيستم‌هاي تشخيص نفوذ است كه به شناسايي و جلوگيري از حملات در شبكه كمك مي‌كند. اما محدوديت منابع پردازشي در اين دستگاه‌ها، چالش‌هايي را در به‌كارگيري سيستم‌هاي تشخيص نفوذ با كارايي بالا ايجاد مي‌كند. در اين پژوهش، راهكاري جديد و تركيبي از الگوريتم بهينه‌سازي گله اسب و الگوريتم نزديك‌ترين همسايه براي بهبود تشخيص نفوذ در شبكه‌هاي اينترنت‌اشيا ارائه شده است. الگوريتم بهينه‌سازي گله اسب با انتخاب ويژگي‌هاي بهينه، كارايي سيستم تشخيص نفوذ را در دقت تشخيص افزايش داده و پيچيدگي آن را كاهش مي‌دهد. اين مدل بر روي دو مجموعه‌داده NSL-KDD و UNSW-NB15 ارزيابي شده و نتايج نشان مي‌دهد كه دقت تشخيص به ترتيب 98.86% و 98.88% بوده است، در حالي كه ميزان خطاي مثبت كاذب نيز به‌طور چشمگيري نسبت به نتايج تحقيق‌هاي گذشته كاهش يافته است. اين پژوهش نشان مي‌دهد كه استفاده از تركيب الگوريتم‌هاي بهينه‌سازي و روش‌هاي طبقه‌بندي، راهكاري موثر براي مقابله با چالش‌هاي امنيتي در شبكه‌هاي اينترنت‌اشيا ارائه مي‌دهد. بهينه‌سازي منابع محاسباتي، سرعت بالاتر در تشخيص حملات و امكان پياده‌سازي اين سيستم‌ها در دستگاه‌هاي با منابع محدود از جمله مزاياي اصلي اين روش است. اين نتايج نشان‌دهنده قابليت بالاي اين رويكرد در افزايش امنيت دستگاه‌هاي اينترنت‌اشيا است.
  • تاريخ ورود اطلاعات
    1403/10/03
  • عنوان به انگليسي
    Anomaly Detection in Network by HOA for Intrusion Detection System.
  • تاريخ بهره برداري
    10/5/2025 12:00:00 AM
  • دانشجوي وارد كننده اطلاعات

    ارمان سميعي

  • چكيده به لاتين
    With the development of Internet of Things (IoT) technology and the widespread use of network connected devices, cybersecurity has become one of the fundamental challenges in protecting users’ data and personal information. Due to hardware and software limitations, such as weak processors and limited storage space, these devices are prone to complex cyberattacks. On the other hand, IoT networks, having numerous points of vulnerability and a large number of connected devices, have become an attractive target for attackers. One of the key methods to counter these threats is the use of intrusion detection systems, which help identify and prevent network attacks. However, the limited processing resources of these devices pose challenges to deploying high performance intrusion detection systems. In this research, a novel solution is proposed by combining the Horse Herd optimization algorithm and the nearest neighbor algorithm to improve intrusion detection in IoT networks. By selecting optimal features, the Horse Herd optimization algorithm enhances detection accuracy and reduces the complexity of the intrusion detection system. This model was eva‎luated on two datasets NSL KDD and UNSW NB15, and the results indicate detection accuracies of 98.86 percent and 98.88 percent respectively, while also showing a significant reduction in the false positive rate compared to previous studies. This study demonstrates that the combination of optimization algorithms and classification methods offers an effective approach to address security challenges in IoT networks. Optimizing computational resources, achieving higher speed in attack detection, and enabling the implementation of such systems on devices with limited resources are among the key advantages of this method. These findings highlight the high capability of this approach in enhancing the security of IoT devices.
  • كليدواژه هاي فارسي
    اينترنت‌اشيا , سيستم‌هاي تشخيص نفوذ , الگوريتم بهينه‌سازي گله اسب
  • كليدواژه هاي لاتين
    Internet of Things , Horse Herd Optimization Algorithm , Intrusion Detection Systems
  • Author
    Arman Samiee
  • SuperVisor
    Hadi Shahriar Shah Hosseini