عنوان الإطروحه |
Features Filtration for Intrusion Detection Incorporating Hopfield Artificial Neural Networks
|
تاريخ مناقشة الاطروحه |
2016-05-19 |
اسم الطالب |
بشائر فايز حامد الشديفات
|
المشرف |
وفاء صليبي الشرفات |
|
المشرف المشارك |
محمد البشير
|
اعضاء لجنة المناقشة |
| قاسم الردايدة |
| خالد بطيحة |
| عمر شطناوي |
|
الكلية |
كلية الامير الحسين بن عبدالله لتكنولوجيا المعلومات |
القسم |
علم الحاسوب |
الملخص بالعربية |
تقدم الحوسبة السحابية إطار لدعم المستخدمين النهائيين بسهولة نظرا لقدرتها على توفير كمية غير محدودة من الموارد. يجب على مقدمي الحوسبة السحابية حماية النظام، سواء من الغرباء والمطلعين. لقد اقترح نظاما يسمح للأنظمة السحب الآلي (CCSS) لتحقيق فعالية الكشف عن الاختراقات وقوة أمن النظام.
نظام كشف التسلل (IDS) هو النظام الأكثر شيوعا لحماية صندوق الضمان الاجتماعي من العديد من أنواع الهجمات. الخوارزمية المختلطة المقترحة هنا في يقلل من عدد من المزايا 41-19 الميزات. وبناء على اختبار في الدراسة الحالية، تم استخدام العادي توزيع 10? من ('99 KDD) معيارا KDD CUP 99 للاختبار وتدريب واقترح، الهجين النتائج الخوارزمية المقترحة يؤثر بشكل كبير على أداء النظام، ويعزز كفاءة معدلات الكشف أيضا دقة لأنواع مختلفة هجوم ويقلل من معدل انذار كاذب
|
الملخص بالانجليزي |
Cloud Computing offers framework to support end users easily owing to its ability to provide an unlimited amount of resources. Cloud Computing providers should protect the system, both from the outsiders and the insiders. We have suggested a system that allows the Cloud Computing Systems (CCSs) to realize the effectiveness of detecting the intrusions and strength of system security.
The Intrusion Detection System (IDS) is the most common system for protection of the CCSs from numerous sorts of attacks. The hybrid algorithm proposed here in lowers the number of features from 41 to 19 features. Based on testing in the current study, the normal distribution 10% of the KDD CUP 99 (KDD ?99) benchmark was used for testing and training the suggested, the proposed hybrid algorithm results substantially influences the performance of the system, enhances the efficiency of the detection rates also the accuracy for different attack types and reduces the False Alarm Rate (FAR) in network?s IDS
|
رقم ISN |
4881 |
|
للحصول على الرسالة كملف يرجى تزويد المكتبة برقم ISN
|