الصفحة الرئيسية
عن الكلية
تاريخ الكلية
الخطة الاستراتيجية
الإدارة>
الإدارة الحالية
الإدارة السابقة
الهيكل التنظيمي
اللجنة الاستشارية الصناعية
ألبوم الصور
دليل المعامل
الأقسام العلمية
علوم الحاسبات
تقنية المعلومات
نظم المعلومات
أكاديميات
برامج البكالوريوس
برامج الدراسات العليا
البرامج التنفيذية
التقويم الأكاديمي
القبول في الكلية
القبول و التحويل لمرحلة البكالوريوس>
شروط التسكين في الكلية (القبول من السنة التحضيرية)
التحويل إلى الكلية
القبول للدراسات العليا
القبول في البرامج التنفيذية
البحث العلمي
المجموعات والوحدات>
المجموعات البحثية
الاهتمامات البحثية لأعضاء هيئة التدريس
برنامج العلماء المتميزون
مجلة الكلية
منسوبو الكلية
أعضاء هيئة التدريس
قسم علوم الحاسبات
قسم تقنية المعلومات
قسم نظم المعلومات
الكادر الإداري
نظام ادارة الاعتماد الاكاديمي (AIMS)
وحدة التطوير والجودة
توظيف أعضاء هيئة التدريس
طاقات تحت الضوء
ميثاق أخلاقيات المهنة
الطلاب
مرحلة البكالوريوس>
الخدمات الأكاديمية
مقررات السنة التحضيرية
دليل الطالب
الإرشاد الأكاديمي
المعامل والمرافق
حقوق وواجبات الطالب
الدارسات العليا>
السياسات و اللوائح
دليل الطالب
دليل الدراسات العليا
توجيه الطلاب الجدد
قوالب مقترحات و رسائل الماجستير والدكتوراة
المواد
علوم الحاسبات
تقنية المعلومات
نظم المعلومات
تسجيل الخريجين
الأنشطة الطلابية
نادي ريادة الأعمال
نادي الأمن السيبراني
نادي علم البيانات
نادي البرمجة
الارتباط بالمجتمع
الشراكات الصناعية>
أكاديمية سيسكو
أكاديمية مايكروسوفت
أكاديمية أوراكل
خدمة المجتمع والتنمية المستدامة
الملفات
الأبحاث
تواصل معنا
عربي
English
عن الجامعة
القبول
الأكاديمية
البحث والإبتكار
الحياة الجامعية
الخدمات الإلكترونية
صفحة البحث
كلية الحاسبات وتقنية المعلومات
تفاصيل الوثيقة
نوع الوثيقة
:
رسالة جامعية
عنوان الوثيقة
:
تقنيات عالية الأداء التعدين البيانات لكشف التسلل
High Performance Data Mining Techniques for Intrusion Detection
الموضوع
:
الحوسبة عالية الأداء، والبيانات والتعدين ، وكشف التسلل
لغة الوثيقة
:
الانجليزية
المستخلص
:
تحول النمو السريع لأجهزة الكمبيوتر في الطريقة التي تم تخزين المعلومات والبيانات. مع هذا النموذج الجديد من الوصول إلى البيانات ، ويأتي يتعرض للتهديد من هذه المعلومات للمستخدمين غير المصرح به وغير مقصودة. وقد نظم العديد المتقدمة التي التدقيق في البيانات عن الانحراف عن السلوك العادي لمستخدم أو نظام ، أو البحث عن توقيع المعروفة في البيانات. وتسمى هذه الأنظمة كما كشف التسلل أنظمة (الهوية). هذه الأنظمة تستخدم تقنيات مختلفة تتراوح بين الأساليب الإحصائية لتعلم الآلة الخوارزميات. أنظمة كشف التسلل استخدام بيانات مراجعة الحسابات التي تم إنشاؤها بواسطة أنظمة التشغيل ، وبرامج التطبيق أو أجهزة الشبكة. هذه المصادر إنتاج كمية ضخمة من قواعد البيانات مع عشرات الملايين من السجلات في نفوسهم. لتحليل هذه البيانات ، يتم استخدام البيانات التعدين وهي عملية مفيدة لأنماط من حفر بكميات كبيرة من المعلومات. يشكل عقبة رئيسية في هذه العملية التي طغت على استخراج البيانات التقليدية والخوارزميات التعلم عن طريق حجم وتعقيد معظم البيانات المتاحة. وهذا يجعل من هذه الخوارزميات غير عملي للمهام الحرجة مثل وقت كشف التسلل بسبب تنفيذ كبيرة الوقت. نهجنا تجاه هذه المسألة يجعل من استخدام تقنيات عالية الأداء استخراج البيانات لتسريع هذه العملية عن طريق استغلال التوازي في خوارزميات استخراج البيانات الموجودة والأجهزة الأساسية. سنظهر كيف يمكن أن تستخدم عالية الأداء والحوسبة المتوازية لتوسيع نطاق خوارزميات التنقيب عن البيانات للتعامل مع قواعد البيانات الكبيرة ، والسماح للعنصر التنقيب عن البيانات للبحث مجموعة أكبر بكثير من أنماط ونماذج من منصات الحوسبة التقليدية والخوارزميات سيسمح. نحن في تطوير خوارزميات التنقيب عن البيانات الموازية التي parallelizing آلة القائمة تقنيات التعلم باستخدام الحوسبة العنقودية. وتشمل هذه الخوارزميات backpropagation متوازية وموازية غامض ARTMAP شبكات العصبية. نحن تقييم الأداء من النماذج المتقدمة من حيث تسريع أكثر من الخوارزميات التقليدية ، ومعدل التنبؤ وكاذبة معدل الانذار. وأظهرت النتائج التي توصلنا إليها أن backpropagation التقليدية والخوارزميات ARTMAP غامض يمكن أن تستفيد من تقنيات الحوسبة عالية الأداء مما يجعلها مناسبة تماما لمثل المهام الحرجة الوقت لكشف التسلل.
المشرف
:
Joohan Lee
نوع الرسالة
:
رسالة ماجستير
سنة النشر
:
1425 هـ
2004 م
تاريخ الاضافة على الموقع
:
Monday, February 21, 2011
الباحثون
اسم الباحث (عربي)
اسم الباحث (انجليزي)
نوع الباحث
المرتبة العلمية
البريد الالكتروني
معظم صديقي
Siddiqui, Muazzam
باحث
دكتوراه
maasiddiqui@kau.edu.sa
الملفات
اسم الملف
النوع
الوصف
29205.docx
docx
الرجوع إلى صفحة الأبحاث