ترجمه مقاله IoT مبتنی بر یادگیری ماشین برای ایجاد سیستم تشخیص نفوذ برای امنیت - نشریه الزویر

قیمت خرید این محصول

۶۶,۰۰۰ تومان

دانلود مقاله انگلیسی

عنوان فارسی

IoT مبتنی بر یادگیری ماشین برای ایجاد سیستم تشخیص نفوذ برای امنیت

عنوان انگلیسی

A machine learning based IoT for providing an intrusion detection system for security

صفحات مقاله فارسی

27

صفحات مقاله انگلیسی

10

سال انتشار

2021

رفرنس

دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله

نشریه

الزویر - Elsevier

فرمت مقاله انگلیسی

pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش

فرمت ترجمه مقاله

pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش

فونت ترجمه مقاله

بی نازنین

سایز ترجمه مقاله

14

نوع مقاله

ISI

نوع نگارش

مقالات پژوهشی (تحقیقاتی)

نوع ارائه مقاله

ژورنال

پایگاه

اسکوپوس

ایمپکت فاکتور(IF) مجله

2.338 در سال 2020

شاخص H_index مجله

38 در سال 2021

شاخص SJR مجله

0.323 در سال 2020

شناسه ISSN مجله

0141-9331

شاخص Q یا Quartile (چارک)

Q3 در سال 2020

کد محصول

12362

وضعیت ترجمه عناوین تصاویر و جداول

ترجمه شده است ✓

وضعیت ترجمه متون داخل تصاویر و جداول

ترجمه شده است ✓

وضعیت ترجمه منابع داخل متن

به صورت عدد درج شده است ✓

وضعیت فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه

تایپ شده است ✓

ضمیمه

ندارد ☓

بیس

نیست ☓

مدل مفهومی

ندارد ☓

پرسشنامه

ندارد ☓

متغیر

ندارد ☓

فرضیه

ندارد ☓

رفرنس در ترجمه

در انتهای مقاله درج شده است

رشته و گرایش های مرتبط با این مقاله

مهندسی کامپیوتر، مهندسی فناوری اطلاعات، اینترنت و شبکه های گسترده، هوش مصنوعی، امنیت اطلاعات، شبکه های کامپیوتری

مجله

ریزپردازنده ها و میکروسیستم ها - Microprocessors and Microsystems

دانشگاه

یک علوم مهندسی (ریاضیات)، کالج مهندسی Bharati Vidyapeeth،، هند

کلمات کلیدی

سیستم سایبری-فیزیکی (CPS)، خانه هوشمند مطلع از انرژی، یادگیری ماشین، IoT (اینترنت اشیاء)، امنیت

کلمات کلیدی انگلیسی

Cyber-physical system (CPS) - Energy-aware smart home - Machine Learning - IoT - Security

doi یا شناسه دیجیتال

https://doi.org/10.1016/j.micpro.2020.103741

فهرست مطالب

چکیده
مقدمه
مرور مقالات
چهارچوب پیشنهادی مبتنی بر ML
الگوریتم های دسته بندی ML (یادگیری ماشین)
مرور مختصر روش های دسته بندی ML
الگوریتم های دسته بندی منتخب
پرسپترون چندلایه (MLP)
رگرسیون منطقی چند جمله ای (MLG)
پارامترهای اجرایی الگوریتم های منتخب
معیارهای ارزیابی
شبیه سازی، اجرا و نتایج
پیاده سازی و نتایج بستر آزمایش
تحلیل نتایج دسته بندی
تحلیل تشابه دسته های ناهنجاری
شبیه سازی و بستر آزمایش
تحلیل مبتنی بر مشخصه (ویژگی)
شبیه سازی شده
بستر آزمایش
نتیجه گیری
منابع

تصاویر فایل ورد ترجمه مقاله (جهت بزرگنمایی روی عکس کلیک نمایید)

نحوه خرید خلاصه - پاورپوینت این مقاله

اگر مایل به تهیه نسخه پاورپوینت مقاله "IoT مبتنی بر یادگیری ماشین برای ایجاد سیستم تشخیص نفوذ برای امنیت" هستید اینجا کلیک نمایید.

اگر مایل به تهیه نسخه متن خلاصه شده مقاله "IoT مبتنی بر یادگیری ماشین برای ایجاد سیستم تشخیص نفوذ برای امنیت" هستید اینجا کلیک نمایید.

و برای خرید ترجمه کامل مقاله با فرمت ورد از دکمه های زیر استفاده نمایید.

نمونه چکیده متن اصلی انگلیسی

Abstract

Digital communication is provided with an effective communication platform to share and transfer information. The emergence of the Cyber-Physical System (CPS) is a platform incorporated with electronic devices that enables the services through a digital platform. The considerable challenges of this system are security issues, abnormality, and service failure. Hence, the requirement of providing an effective system, which should be overcome these issues. This paper analyzes these problems and providing the paradigm in terms of enhanced communication paradigm, specifically propose Energy Aware Smart Home (EASH) framework. With this work, the problem in communication failures and types of network attacks are analyzed in EASH. With the utilization of the machine learning technique, the abnormality sources of the communication paradigm are differentiated. To evaluate the performance, we analyze the proposed work based on its accuracy, performance, and efficiency. Hence, we obtain better results especially the result shows an 85% accuracy rate. In the future, we try to enhance a high accuracy rate for further development.

Introduction

The advancement in modern technology enables effective communication to every field, in specific the Cyber-Physical System is a novel platform to provide a better platform to share and transfer information from one end to another via the different communicational channel. This technology enables advancement in communication transferring platforms; therefore, the development of the economy is reached a high destination. However, security and resiliency is still challenging and should be considered for security enhancement processes. The two considerable factors [1] of communication failure are security and component failures. The hackers or intruders enable malicious activity towards the CPS system; meanwhile, the development of it is tremendous and omnipresent in modern societies. Hence, security failure is a serious topic due to the abnormal behaviors of the system; however, the implications of these are not the same as other systems. Therefore, the development of new technology is to tackle these issues in terms of minimizing the attacks, providing security service, and protecting existing services by controlling abnormal behaviors. In this process, the parameter specification is the complex task of differentiation which needs the research on the CPS system based on its specific components [2-3], before incorporating with a holistic strategy.

Conclusion

This article provides findings on the differentiation of labor between the anomalies affecting each system. Anomalies that are discussed in this paper may attack data or network attacks. The relationship between the type of anomaly and its impact on the system communication channel differentiation operator was studied and well-appointed. They are used for the approach based ML for classification of differentiation. The outcomes indicated the utilization of algorithms in the supervised machine learning was a positive methodology by separate between the harmed class and forceful with a serious extent of precision. The incorrect classification of cases with the same impact on the network and then analyzed, either in experimental settings (real-time simulation and testing), good for two classes of anomalies and characteristics examined. Our analysis shows that the ranking results can be further improved by adding or removing attributes from the dataset descriptive.

نمونه چکیده ترجمه متن فارسی

چکیده

ارتباطات دیجیتال با چهارچوب ارتباطی موثر برای به اشتراک گذاری و انتقال اطلاعات ایجاد شده است. سیستم فیزیکی-سایبری (CPS) چهارچوبی است که با تجهیزات الکترونیکی ادغام شده است که خدمات را از طریق یک چهارچوب دیجیتالی ممکن می کنند. چالش های قابل ملاحظه این سیستم عبارتند از مسائل امنیتی، ناهنجاری و نقص در سرویس. بنابراین، نیاز به یک سیستم کارآمد است که بتواند بر این مشکلات غلبه کند. این مقاله این مشکلات را تحلیل می کند و الگویی را از لحاظ ارتباطات پیشرفته، خصوصاً چهارچوب خانه هوشمند مطلع از انرژی (EASH) پیشنهاد می کند. با این کار، مسئله نواقص ارتباطی و انواع حملات شبکه در EASH تحلیل می شود. با استفاده از روش یادگیری ماشین، منابع ناهنجاری الگوی ارتباطی مشخص می شوند. به منظور ارزیابی عملکرد، کار پیشنهادی را بر اساس دقت، عملکرد و کارایی اش تحلیل می‌کنیم. بنابراین ما نتایج بهتری را به دست می آوریم، خصوصاً که نتیجه میزان دقت 85 درصد را نشان می دهد. در آینده، ما سعی می کنیم میزان دقت بالایی را برای توسعه بیشتر ارائه دهیم.

مقدمه

پیشرفت در فناوری نوین، امکان برقراری ارتباطات کارآمد را در هر زمینه ای فراهم می کند، خصوصاً سیستم سایبری-فیزیکی یک چهارچوب جدید برای ارائه بستری بهتر به منظور به اشتراک گذاری و انتقال اطلاعات از یک سمت به سمت دیگر، از طریق کانال های ارتباطی مختلف است. این فناوری باعث پیشرفت در بسترهای انتقال ارتباطات می شود؛ بنابراین، توسعه اقتصادی بسیار خوبی ایجاد می شود. با این حال، امنیت و انعطاف پذیری همچنان چالش برانگیز هستند و باید برای فرآیندهای ارتقای امنیت در نظر گرفته شوند. دو عامل قابل توجه [1] از خرابی ارتباطات، امنیت و خرابی قطعات هستند. هکرها یا مزاحمان، فعالیت های مخربی را در سیستم CPS انجام می دهند که این امر در جوامع جدید، بسیار زیاد و فراگیر است. از این رو، نقص امنیتی ناشی از رفتارهای غیرعادی سیستم یک موضوع جدی است؛ با این حال، پیامدهای این سیستم ها مشابه سایر سیستم ها نیست. بنابراین، هدف از توسعه فناوری جدید، مقابله با این مسائل از نظر به حداقل رساندن حملات، ارائه خدمات امنیتی و حفاظت از خدمات موجود با کنترل رفتارهای غیرعادی است. در این فرایند، تعیین پارامتر، وظیفه پیچیده فرایند تفکیک است که نیاز به تحقیق بر روی سیستم CPS بر اساس اجزای خاص آن دارد [2-3]، قبل از اینکه با یک راهکار کلی نگر ترکیب شود.

نتیجه گیری

این مقاله یافته هایی را در مورد تفکیک کار بین ناهنجاری های مؤثر بر هر سیستم ارائه می دهد. ناهنجاری هایی که در این مقاله مورد بحث قرار می گیرند ممکن است حمله به داده ها یا حملات به شبکه باشند. رابطه بین نوع ناهنجاری و تأثیر آن بر اپراتور تفکیک کانال ارتباطی سیستم مورد مطالعه قرار گرفته و به خوبی تعیین شده است. این روابط برای ML مبتنی بر روش برای طبقه بندی تفکیک استفاده می شوند. نتایج نشان داد که استفاده از الگوریتم‌ های یادگیری ماشین نظارت شده، یک راهکار موثر با تفکیک بین دسته آسیب دیده و نیرومند با دقت زیاد است. طبقه ‌بندی نادرست حالات با تأثیر یکسان بر شبکه و سپس تحلیل، چه در تنظیمات تجربی (شبیه ‌سازی و آزمایش بلادرنگ)، برای دو دسته از ناهنجاری‌ ها و ویژگی ‌های به خوبی مورد بررسی قرار گرفت. تحلیل ما نشان می ‌دهد که نتایج رتبه‌ بندی را می‌توان با افزودن یا حذف ویژگی ‌ها از مجموعه داده توصیفی بهبود بخشید.

برچسب‌ها: دانلود رایگان مقالات انگلیسی مهندسی فناوری اطلاعات IT، دانلود رایگان مقالات انگلیسی مهندسی کامپیوتر، دانلود رایگان مقالات انگلیسی هوش مصنوعی