Mendeley
TY  _  JOUR
ID  -  iranaict-47068
TI  -  تشخیص نفوذ و ناهنجاری ها با استفاده از داده کاوی و انتخاب ویژگی ها بوسیله الگوریتم PSO
JO  -  فصلنامه فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران
JA  -  ES
LA  -  fa
SN  -  2717-0411
AU  -  رضائی  فریدون 
AU  -  افشار کاظمی محمدعلی
AU  -  کرامتی محمد علی
AD  -  گروه مدیریت فناوری اطلاعات، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران مرکز
AD  -  گروه مدیریت صنعتی
AD  -  دانشگاه آزاد اسلامی تهران مرکزی
Y1  -  2024
PY  -  2024
VL  -  59
IS  -  16
SP  -  84
EP  -  92
KW  -  PSO
KW  -   J48
KW  -   داده‌کاوی
KW  -   حملات سایبری
KW  -   NLC-KDD
DO  -  
N2  -  امروزه با توجه به پیشرفت فناوری و توسعه استفاده از اینترنت در کسب و کارها و تغییر نوع کسب و کارها از حالت فیزیکی به مجازی و اینترنت، باعث شده است که نوع حملات و ناهنجاری‌های مرتبط نیز از حالت فیزیکی به حالت مجازی تغییر کند. یعنی بجای دستبرد به یک فروشگاه یا مغازه، افراد با استفاده از حملات سایبری به سایت‌ها و فروشگاه‌های مجازی نفوذ کرده و در آنها اخلال ایجاد می‌کنند. آشکارسازی حملات و ناهنجاری‌ها یکی از چالش‌های جدید در مسیر پیشبرد تکنولوژی تجارت الکترونیک می‌باشد. تشخیص ناهنجاری‌های یک شبکه و فرآیند شناسایی فعالیت‌های مخرب در کسب و کارهای تجارت الکترونیک با تجزیه و تحلیل رفتار ترافیک شبکه امکان‌پذیر است. سیستم‌های داده‌کاوی بطور گسترده‌ای در سیستمهای تشخیص نفوذ (IDS) برای تشخیص ناهنجاری‌ها استفاده می‌شوند. کاهش ابعاد ویژگی‌ها نقش بسیار مهمی در تشخیص نفوذ ایفا می‌کند، زیرا تشخیص ناهنجاری‌ها از ویژگی‌های ترافیک شبکه با ابعاد بالا فرآیندی زمان‌بری است. انتخاب ویژگی‌های درست و مناسب بر سرعت تجزیه و تحلیل و کار پیشنهادی تاثیر می‌گذارد و می‌تواند سرعت تشخیص را بهبود بخشد. در این مقاله با استفاده از الگوریتم‌های داده‌کاوی مانند بیزین، پرسپترون چندلایه، CFS، Best First، J48 و PSO، میزان دقت تشخیص ناهنجاری‌ها و حملات به 0.996 و میزان خطای آن 0.004 رسانده شده است.
UR  - rimag.ir/fa/Article/47068
L1  - rimag.ir/fa/Article/Download/47068
ER  -  
