عناصر مشابهة
Features Filtration for Intrusion Detection Incorporating Hopfield Artificial Neural Networks
| العنوان بلغة أخرى: | ميزات الترشيح للشبكات العصبية الصناعية لكشف التسلل دمج متعددة الارتباطات |
|---|---|
| الناشر: |
المفرق
|
| المؤلف الرئيسي: | |
| مؤلفين آخرين: | , |
| التاريخ الميلادي: | 2016 |
| الصفحات: | 1 - 71 |
| رقم MD: | 855592 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | English |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة آل البيت |
| الكلية: | كلية الأمير الحسين بن عبد الله لتكنولوجيا المعلومات |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
| LEADER | 02983nam a22003497a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 1478016 | ||
| 041 | |a eng | ||
| 100 | |9 459998 |a Al Shdaifat, Bashair Fayez |e Author | ||
| 245 | |a Features Filtration for Intrusion Detection Incorporating Hopfield Artificial Neural Networks | ||
| 246 | |a ميزات الترشيح للشبكات العصبية الصناعية لكشف التسلل دمج متعددة الارتباطات | ||
| 260 | |a المفرق |c 2016 | ||
| 300 | |a 1 - 71 | ||
| 336 | |a رسائل جامعية | ||
| 502 | |b رسالة ماجستير |c جامعة آل البيت |f كلية الأمير الحسين بن عبد الله لتكنولوجيا المعلومات |g الاردن |o 0094 | ||
| 520 | |a 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 لتحقيق فعالية الكشف عن الاختراقات وقوة أمن النظام (CCSS) الآلي. هو النظام الأكثر شيوعا لحماية صندوق الضمان الاجتماعي من العديد من أنواع الهجمات. (IDS) نظام كشف التسلل الخوارزمية المختلطة المقترحة هنا في يقلل من عدد من المزايا 41-19 الميزات. وبناء على اختبار في الدراسة الحالية، تم للاختبار وتدريب واقترح، الهجين النتائج KDD CUP 99 معيارا (KDD استخدام العادي توزيع 10% من '99) الخوارزمية المقترحة يؤثر بشكل كبير على أداء النظام، ويعزز كفاءة معدلات الكشف أيضا دقة لأنواع مختلفة هجوم ويقلل الشبكة IDS في (FAR) من معدل إنذار كاذب. | ||
| 653 | |a الحوسبة السحابية |a الشبكات العصبية الصناعية |a أنظمة كشف التسلل | ||
| 700 | |9 460000 |a Alsharfat, Wafa' Slaibi |e Advisor | ||
| 700 | |9 460001 |a El Bashir, Mohammad |e Advisor | ||
| 856 | |u 9802-005-012-0094-T.pdf |y صفحة العنوان | ||
| 856 | |u 9802-005-012-0094-A.pdf |y المستخلص | ||
| 856 | |u 9802-005-012-0094-C.pdf |y قائمة المحتويات | ||
| 856 | |u 9802-005-012-0094-F.pdf |y 24 صفحة الأولى | ||
| 856 | |u 9802-005-012-0094-1.pdf |y 1 الفصل | ||
| 856 | |u 9802-005-012-0094-2.pdf |y 2 الفصل | ||
| 856 | |u 9802-005-012-0094-3.pdf |y 3 الفصل | ||
| 856 | |u 9802-005-012-0094-4.pdf |y 4 الفصل | ||
| 856 | |u 9802-005-012-0094-5.pdf |y 5 الفصل | ||
| 856 | |u 9802-005-012-0094-O.pdf |y الخاتمة | ||
| 856 | |u 9802-005-012-0094-R.pdf |y المصادر والمراجع | ||
| 930 | |d y | ||
| 995 | |a Dissertations | ||
| 999 | |c 855592 |d 855592 | ||
