تلفن: ۰۴۱۴۲۲۷۳۷۸۱
تلفن: ۰۹۲۱۶۴۲۶۳۸۴

ترجمه مقاله طرح شناسایی حمله های توزیع شده با روش های یادگیری عمقی برای اینترنت اشیا – نشریه الزویر

عنوان فارسی: طرح شناسایی حمله های توزیع شده با استفاده از روش های یادگیری عمقی برای اینترنت اشیا
عنوان انگلیسی: Distributed attack detection scheme using deep learning approach for Internet of Things
تعداد صفحات مقاله انگلیسی : 12 تعداد صفحات ترجمه فارسی : 22
سال انتشار : 2017 نشریه : الزویر - Elsevier
فرمت مقاله انگلیسی : PDF فرمت ترجمه مقاله : ورد تایپ شده
کد محصول : 361 رفرنس : دارد ✓
محتوای فایل : zip حجم فایل : 2.63Mb
رشته های مرتبط با این مقاله: مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات
گرایش های مرتبط با این مقاله: اینترنت و شبکه های گسترده، شبکه های کامپیوتری و هوش مصنوعی
مجله: نسل آینده سیستم های کامپیوتری - Future Generation Computer Systems
دانشگاه: گروه علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دانشگاه لا ترب، ملبورن، استرالیا
کلمات کلیدی: امنیت اینترنتی، یادگیری عمیق، اینترنت اشیا، شبکه های ابری گسترده ( رایانش در مه) ، شهر های هوشمند
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: به صورت عکس، درج شده است ✓
doi یا شناسه دیجیتال: https://doi.org/10.1016/j.future.2017.08.043
ترجمه این مقاله با کیفیت عالی آماده خرید اینترنتی میباشد. بلافاصله پس از خرید، دکمه دانلود ظاهر خواهد شد. ترجمه به ایمیل شما نیز ارسال خواهد گردید.
فهرست مطالب

چکیده

1. مقدمه

2. کارهای مرتبط

3. امنیت اینترنتی در IOT های اجتماعی

4. مروری بر یادگیری عمیق

5. روش ما

6. ارزیابی

6.1 مجموعه داده، الگوریتم و ماتریس های آن

6.2 محیط آزمایشی

6.3 نتایج و مباحث

7. جمع بندی و کار های آتی

نمونه متن انگلیسی

Abstract

Cybersecurity continues to be a serious issue for any sector in the cyberspace as the number of security breaches is increasing from time to time. It is known that thousands of zeroday attacks are continuously emerging because of the addition of various protocols mainly from Internet of Things (IoT). Most of these attacks are small variants of previously known cyberattacks. This indicates that even advanced mechanisms such as traditional machine learning systems face difficulty of detecting these small mutants of attacks over time. On the other hand, the success of deep learning (DL) in various big data fields has drawn several interests in cybersecurity fields. The application of DL has been practical because of the improvement in CPU and neural network algorithms aspects. The use of DL for attack detection in the cyberspace could be a resilient mechanism to small mutations or novel attacks because of its high-level feature extraction capability. The self-taught and compression capabilities of deep learning architectures are key mechanisms for hidden pattern discovery from the training data so that attacks are discriminated from benign traffic. This research is aimed at adopting a new approach, deep learning, to cybersecurity to enable the detection of attacks in social internet of things. The performance of the deep model is compared against traditional machine learning approach, and distributed attack detection is evaluated against the centralized detection system. The experiments have shown that our distributed attack detection system is superior to centralized detection systems using deep learning model. It has also been demonstrated that the deep model is more effective in attack detection than its shallow counter parts.

نمونه متن ترجمه

چکیده

امنیت اینترنتی یکی از مهم ترین موضوعات برای تمام بخش های فضای اینترنتی می باشد زیرا تعداد حمله های امنیتی به مرور زمان در حال افزایش می باشد. اکنون کاملا مشخص شده است که تعداد حمله های روز صفر در حال افزایش می باشد زیرا پروتکل های مختلفی در فضای اینترنتی افزوده شده اند که عموما از اینترنت اشیا (IoT) سرچشمه می گیرند. بیشتر این حمله ها، نمونه هایی کوچک از حمله های اینترنتی است که از پیش شناخته شده اند. این موضوع نشان می دهد که حتی مکانیزم های پیشرفته مانند سیستم های یادگیری ماشینی متداول ، در زمینه ی شناسایی این جهش های کوچک در نوع حمله ها در مرور زمان، با مشکل رو به رو هستند. در طرف دیگر، موفقیت روش یادگیری عمیق (DL) در زمینه های مختلف با داده های گسترده، موجب شده است که فعالان در زمینه ی فضای اینترنتی به این روش ها علاقه مند بشوند. استفاده از DL بسیار کاربردی بوده است زیرا این روش ها موجب بهبود CPU و ابعاد الگوریتم های شبکه های عصبی می شوند. استفاده از DL برای شناسایی حمله در فضای اینترنتی، می تواند یکی از روش های قوی برای شناسایی جهش های کوچک و یا حمله های جدید باشد زیرا این روش ها توانایی استخراج ویژگی بسیار قوی ای دارند. ظرفیت های خود آموزی و فشردگی در معماری شبکه های یادگیری عمیق ، مهم ترین مکانیزم های کشف الگوهای پنهان از داده های تمرینی می باشد تا این شبکه ها بتوانند حمله های اینترنتی را نسبت به جریان عادی ترافیک، تفکیک کنند. هدف این تحقیق استفاده از یک روش جدید یادگیری عمیق برای زمینه های امنیت اینترنتی می باشد تا بتوان حمله های اینترنتی در شبکه های اجتماعی اینترنت اشیا را شناسایی کرد. عملکرد این مدل یادگیری عمیق با روش های یادگیری متداول ماشینی مقایسه شده و توانایی آن ها برای شناسایی توزیع شده ی حمله ها در مقایسه با سیستم های شناسایی مرکزی، ارزیابی شده است. آزمایش ها نشان می دهد که سیستم توزیع شده ی شناسایی حمله که ما ارائه کرده ایم، نسبت به سیستم های شناسایی مرکزی با استفاده از مدل های یادگیری عمیق، عملکرد بهتری دارند. همچنین در این مقاله نشان داده شده است که مدل های یادگیری عمیق نسبت به دیگر روش های غیر عمقی، عملکرد بهتری دارد.