استفاده از الگوریتم رقابت استعماری اصلاح شده به منظور افزایش سرعت و دقت سیستم تشخیص نفوذ هوشمند

پیام:
نوع مقاله:
مقاله پژوهشی/اصیل (دارای رتبه معتبر)
چکیده:
در 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.
زبان:
فارسی
صفحات:
1 تا 10
لینک کوتاه:
magiran.com/p2627961 
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!