mohammad nazarpour
-
نشریه سیستم های پردازشی و ارتباطی چند رسانه ای هوشمند، سال چهارم شماره 1 (پیاپی 11، بهار 1402)، صص 1 -10در تمام سیستم های پردازش اطلاعات، شناسایی حملات سایبری یک چالش اصلی محسوب می شود و با شناسایی به موقع حملات می توان اثرات آن را مسدود یا کم کرد. سیستم اینترنت اشیا نیز از این پدیده مستثنی نبوده و با پیشرفت رو به رشد این فناوری و گسترش زیرساخت های آن، نیاز به سیستم تشخیص نفوذ هوشمند با دقت و سرعت بالا یک امر ضروری است. شبکه های عصبی سیستم های مدرنی هستند که از روش های محاسباتی نوین برای یادگیری ماشین، نمایش دانش و در نهایت استفاده از دانش کسب شده برای به حداکثر رساندن پاسخ های خروجی سیستم های پیچیده استفاده می کنند. یکی از معایب استفاده از آموزش با روش های کلاسیک در شبکه های عصبی، گیرافتادن در نقاط بهینه محلی است. در این مقاله از الگوریتم فراابتکاری رقابت امپریال (ICA) برای آموزش شبکه های عصبی استفاده کرده، نشان دادیم که این الگوریتم در زمینه تشخیص نفوذ در سیستم اینترنت اشیا، می تواند عملکرد بسیار بهتری از منظر سرعت و دقت نسبت به روش های آموزشی کلاسیک داشته باشد .نتایج نشان می دهد روش پیشنهادی دارای دقت 90% می باشد که در مقایسه با روش شبکه عصبی کلاسیک که دارای دقت 75 درصد بوده عملکرد بهتری دارد.کلید واژگان: تشخیص حمله, شبکه عصبی, قانون فازی, فرمولاسیون انطباقی, الگوریتم ICAJournal of Intelligent Multimedia Processing and Communication Systems, Volume:4 Issue: 1, 2023, PP 1 -10IntroductionIn recent decades, rapid development in the world of technology and networks has achieved, also there is a spread of Internet of thing services in all fields over the world. Piracy numbers have increased, also a lot of modern systems were penetrated. Thus the developing information security technologies to detect the new attack become an important requirement.MethodOne of the most important information security technologies is an Intrusion Detection System (IDS) that uses machine learning and deep learning techniques to detect anomalies in the network. In all of the information processing systems, detecting cyber-attacks is one of the main challenges and its effects can be blocked or limited by timely detection of attacks. The IoT system is no exception to this phenomenon, and with the high development of this technology and the expansion of its infrastructure, the need for an intelligent intrusion detection system with high accuracy and speed is essential. Neural networks are modern systems and computational methods for machine learning, knowledge representation, and the application of acquired knowledge to maximize the output accuracy of complex systems. Neural networks have already been used to solve many problems related to pattern recognition, data mining, data compression and research is still underway with regards to intrusion detection systems. One of the disadvantages of using training with classical methods in neural networks is getting stuck in local optimal points. In this paper, we use the meta-heuristic algorithm of Imperial competition algorithm (ICA) to train neural networks and show that in the field of intrusion detection in the IoT system, it can show much better accuracy and speed to classical training methods.ResultsResults show that our proposed method has 90% accuracy. This method has a better performance in comparison to classical neural network that has 75% accuracy.DiscussionIn this article, we will show that the use of imperial competition evolutionary optimization algorithms instead of traditional methods can increase the accuracy of the IDS system. In addition, evolutionary optimization algorithms are zero order and less complicated than gradient methods. Therefore, using this method, in addition to reducing the cost of system implementation, can increase the speed and accuracy of intrusion detection. In addition, from reliability point of view, we will show that the ICA-based systems are more stable in different implementations.Keywords: Attack detection, Neural network, Fuzzy rule, Adaptive Formulation, ICA Algorithm
-
Integration and diversity of IOT terminals and their applicable programs make them more vulnerable to many intrusive attacks. Thus, designing an intrusion detection model that ensures the security, integrity, and reliability of IOT is vital. Traditional intrusion detection technology has the disadvantages of low detection rates and weak scalability that cannot adapt to the complicated and changing environment of the Internet of Things. Hence, one of the most widely used traditional methods is the use of neural networks and also the use of evolutionary optimization algorithms to train neural networks can be an efficient and interesting method. Therefore, in this paper, we use the PSO algorithm to train the neural network and detect attacks and abnormalities of the IOT system. Although the PSO algorithm has many benefits, in some cases it may reduce population diversity, resulting in early convergence. Therefore,in order to solve this problem, we use the modified PSO algorithm with a new mutation operator, fuzzy systems and comparative equations. The proposed method was tested with CUP-KDD data set. The simulation results of the proposed model of this article show better performance and 99% detection accuracy in detecting different malicious attacks, such as DOS, R2L, U2R, and PROB.
Keywords: Attack detection, Internet of Things (IOT), Neural Network, PSO Algorithm, Fuzzy rule, Adaptive Formulation -
اهداف
با ظهور «چرخش جابه جایی» و به تبع آن شکل گیری «پارادایم جدید جابه جایی»، جریان ها و شیوه های متنوع جابه جایی به مثابه کنش های بر سازنده تجارب زیسته متفاوت فردی و جمعی در نظر گرفته می شود که تجربه جدیدی از مفاهیم بیان شده را از خلال تجارب متحرک ممکن می کند. بااینکه دو دهه از ظهور این پارادایم جدید و این مسئله معرفت شناسانه در حوزه علوم اجتماعی می گذرد هنوز روش شناسی جامع و متناسب برای درک و فهم این تجارب زیسته متحرک ارایه نشده است. مقاله حاضر به دنبال بسط روش شناسی موجود برای فهم و درک این تجارب زیسته متحرک است؛ روش هایی که بتوانند به معانی نهفته در این تجارب متحرک دست پیدا کنند.
روشاین مقاله پس از بررسی این خلا روش شناسانه، «خود مردم نگاری متحرک» را به مثابه روشی نو برای فهم این تجارب زیسته در حین حرکت تبیین و پیشنهاد می کند.
یافتهروش خودمردم نگاری متحرک به محققهای حوزه مطالعات شهری امکان فهم معناهای زیسته در کنش های جابه جایی در محیط های زندگی روزمره را از خلال تجربه زیسته خود و دیگران در چارچوب پارادایم جدید جابه جایی فراهم می کند.
نتیجه گیریخود مردم نگاری که روشی نوظهور در مردم نگاری است و هدف آن فهم تجربه زندگی روزمره از خلال تجربه زیسته محقق است می تواند در ترکیب با روش های متحرک به روشی کارآمد در حوزه فهم تجربه های زیسته در جابه جایی های شهری در رشته های مطالعات شهری تبدیل شود.
کلید واژگان: چرخش جابه جایی, پارادایم جدید جابه جایی, تجربه زیسته متحرک, خود مردم نگاری متحرکAimsHowever, with the emergence of “Mobilities Turn” and consequently the “New Mobilities Paradigm”, different flows and modes of movement are considered as actions constructing various individual and collective lived experiences, enabling the new experience of the expressed concepts from among the moving experiences. No comprehensive and proper methodologies have been developed for understanding these mobile lived experiences although two decades have passed since the emergence of this new paradigm and this epistemological issue in the field of social sciences. The study tries to develop the methodology to understand these mobile lived experiences – the methods that can reach the hidden meanings of these mobile experiences.
MethodsAfter examining this methodological gap, the study explain and proposes “mobile autoethnography” as a new approach to understand these lived experiences in motion
Findingsmobile autoethnography is an approach enabling the researcher to understand the lived meanings in the actions of movement in everyday life environments through the lived experience of self and others within the framework of the new mobilities paradigm.
ConclusionAutoethnography is an emerging approach in ethnography which aims to understand everyday life’s experience can be used to understand mobile lived experience in the field of urban mobility in urban studies disciplines.
Keywords: Mobilities Turn, New Mobilities Paradigm, Mobile Lived Experience -
Detecting attacks and anomalies is one of the new challenges in commercializing and advancing IOT technology. One of the most effective methods for detecting attacks is the machine learning algorithms. Until now, many ML models have been suggested to detect attacks and anomalies, all of them use experimental data to model the detection process. One of the most popular and efficient ML algorithms is the artificial neural network. Neural networks also have different classical learning methods. But all of these classic learning methods are problematic for systems that have a lot of local optimized points or have a very complex target function so that they get stuck in local optimal points and are unable to find the global optimal point. The use of evolutionary optimization algorithms for neural network training can be an effective and interesting method. These algorithms have the capability to solve very complex problems with multi-purposed functions and high constraints. Among the evolutionary algorithms, the particle swarm optimization algorithm is fast and popular. Hence, in this article, we use this algorithm to train the neural network to detect attacks and anomalies of the Internet of Things system. Although the PSO algorithm has so many merits, in some cases it may reduce population diversity, resulting in premature convergence. So, in order to solve this problem, we make use of the TLBO algorithm and also, we show that in some cases, up to 90% accuracy of attack detection can be obtained.Keywords: Attack detection, Neural network, PSO Algorithm, Fuzzy rule, Adaptive Formulation, TLBO Algorithm
-
خود مردم نگاری روشی نوظهور در مردم نگاری است که در زمره روش های کیفی و در حیطه پارادایم تفسیر گرایی قرار می گیرد و هدف آن فهم فرهنگی زندگی روزمره از خلال تجربه زیسته محقق است که در قالب نوشتاری داستان گونه به توصیف غنی این تجربه در بستر فرهنگی آن می پردازد. با اینکه این روش در حوزه های مطالعاتی متنوعی در سالهای اخیر بکار گرفته شده است و در حال گسترش به سایر رشته ها است، در حوزه مطالعات شهری بسیار مهجور بوده است. شهرهای امروزی موزاییکی از خرده فرهنگ های متکثر هستند که پژوهشگران این حوزه می توانند با به کارگیری این روش به فهم لایه های عمیق از آنها از خلال تجربه زیسته خود نایل شوند. هدف این مقاله در گام اول، تشریح ویژگی های اصلی این روش و در گام بعدی، برقراری پیوند آن با حوزه مطالعات شهری در راستای فهم فرهنگی بسترهای شهری است. در این راستا ابتدا با بهره مندی از مطالعات کتابخانه ای و تحلیل اسنادی، مبانی فلسفی و روش شناسی خودمرد نگاری معرفی و سپس خود مردم نگاری شهری در محل تلاقی چهار چرخش اصلی(چرخش فرهنگی، چرخش روایی،چرخش فضایی و چرخش خود) در حوزه مطالعات شهری تبیین خواهد شد. تنوع فرهنگی حاکم بر شهرهای ایرانی و ضرورت فهمی عمیق و بومی از ویژگی های ماهوی آن نزد کنشگرانی که آن را به شکل بی واسطه ای تجربه می کنند اهمیت کاربست خودمرم نگاری شهری را در پژوهش های این حوزه دوچندان می کند.
کلید واژگان: خود مردم نگاری, مطالعات شهری, روش شناسی کیفی, فرهنگ شهری, تجربه زیستهAutoethnography is an emerging approach in ethnography which falls under the qualitative methodology and interpretive paradigm. Although this approach has been used in various fields of study in recent years and is expanding to other disciplines, it has been very limited in urban studies. Today's cities are diverse subcultures mosaic of which researchers in this field can use to understand the deep layers through their lived experience. This study mainly aims to describe the major features of this approach and subsequently to link it with the field of urban studies to culturally understand the urban contexts. Accordingly, to understand the philosophical, epistemological and methodological principles of auto ethnography library research and documentary analysis has been used and for the application of auto ethnography in urban studies a field study has been conducted and urban auto ethnography is then explained at the intersection of four main turn ("cultural" turn, "narrative" turn, "spatial" turn and "auto" turn). Cultural diversity in Iranian cities and the need for a deep and indigenous understanding of its inherent characteristics among actors who experience it directly adds further importance to the application of urban autoethnography in research in this area.
Keywords: Autoethnography, urban studies, qualitative methodology, urban culture, lived experience -
نشریه گفتمان طراحی شهری، پیاپی 2 (تابستان 1399)، صص 129 -144
در پژوهش های حوزه شهر انسان مدار، دوچرخه سواری شهری عمدتا در سایه مطالعات مربوط به پیاده ها قرار گرفته است. عمده مطالعات مربوط به دوچرخه سواری این پدیده را ذیل رشته هایی چون مهندسی ترافیک، مدیریت شهری و حوزه سلامت قرار داده است و در این میان معدود مطالعاتی وجود دارد که نگاهی جامعه شناسانه و انسان شناسانه به این زیست متفاوت شهری داشته اند. از طرفی با وجود مطالعات متعددی که به تجربه زیسته پیاده ها در شهر پرداخته اند، مطالعات بسیار محدودی در راستای فهم بخشی از تجربه دوچرخه ها در شهر انجام شده است. علاوه بر این مطالعات صورت گرفته در این حوزه غالبا از روش های کمی برای رفع نیازهای زیرساختی و افزایش قابلیت دوچرخه سواری استفاده کرده اند، پژوهش هایی که مبتنی بر روش های کمی و پوزیتیویستی صرفا به پاسخ های کالبدی-فضایی دوچرخه سواران از جمله طراحی مسیرها،ایستگاه ها و... پرداخته اند. پژوهش حاضر با هدف فهم تجربه زیسته دوچرخه سواری در شهر خودرو محوری چون تهران با نگاهی جامعه شناسانه و انسان شناسانه به آن با کاربست روش نوظهور خود مردم نگاری (همکارانه) انجام شده است. نتایج حاصل در قالب ابعاد چهارگانه تجربه زیسته (فضا، بدن، روابط اجتماعی و زمان) ارایه شده است که نشان می دهد دوچرخه سواران در شهر تجربه کاملا متفاوت از پیاده و سایر افراد در ارتباط با شهر و دیگران می سازند که پژوهش های کاربردی در حوزه هایی چون طراحی شهری نیازمند فهمی بنیادین از این تجربه های زیسته اند تا بتوانند فضای شهری را به شکل مطلوبی به نفع دوچرخه سواران تغییر دهند.
کلید واژگان: دوچرخه سواری شهری, تجربه زیسته, فرهنگ شهری, خود مردم نگاری همکارانه, تهرانThere have been numerous studies conducted in urban studies dealing with the issue of pedestrians’ collective life. However, there is a dramatic scarcity of the research on bicycling, most of which have focused on the subjects of traffic engineering, urban planning, policies and health. Few studies have taken the subjects of social sciences and urban anthropology. In addition, the majority of research on cycling have produced a largely quantitative methodological tool kit. The studies which are based on quantitative and positivistic approaches, have exclusively dealt with the contextual-spatial responses of the cyclists, including the design of the routes, the physical features, and so forth. The study of the lived experience of the cyclists in cities has been, therefore, essentially neglected. The present study, as a qualitative research, relies on auto-ethnography, to investigate the lived experience of the author, in the city of Tehran (as a car-dominated city). The current research paper illustrates the lived experience of cycling in Tehran under six primary topics (Represented Space versus Spatial Representations, Personalized City versus External Urban Network; Roaming on the Saddle; I Pedal, Therefore I Am; Triangle Phenomenon; Power Space and Spatial Resistances). The research concepts are elicited from my auto-ethnographical essays by implementing four existential life worlds: lived space (spatiality), lived body (corporeality), lived time (temporality), and lived relations (relationally).
Keywords: cycling, lived experience, auto-ethnography, phenomenology, city of Tehran, Iran
- در این صفحه نام مورد نظر در اسامی نویسندگان مقالات جستجو میشود. ممکن است نتایج شامل مطالب نویسندگان هم نام و حتی در رشتههای مختلف باشد.
- همه مقالات ترجمه فارسی یا انگلیسی ندارند پس ممکن است مقالاتی باشند که نام نویسنده مورد نظر شما به صورت معادل فارسی یا انگلیسی آن درج شده باشد. در صفحه جستجوی پیشرفته میتوانید همزمان نام فارسی و انگلیسی نویسنده را درج نمایید.
- در صورتی که میخواهید جستجو را با شرایط متفاوت تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مطالب نشریات مراجعه کنید.