امروزه با توجه به پیشرفت فناوری و توسعه استفاده از اینترنت در کسب و کارها و تغییر نوع کسب و کارها از حالت فیزیکی به مجازی و اینترنت، باعث شده است که نوع حملات و ناهنجاری های مرتبط نیز از حالت فیزیکی به حالت مجازی تغییر کند. یعنی بجای دستبرد به یک فروشگاه یا مغازه، افراد چکیده کامل
امروزه با توجه به پیشرفت فناوری و توسعه استفاده از اینترنت در کسب و کارها و تغییر نوع کسب و کارها از حالت فیزیکی به مجازی و اینترنت، باعث شده است که نوع حملات و ناهنجاری های مرتبط نیز از حالت فیزیکی به حالت مجازی تغییر کند. یعنی بجای دستبرد به یک فروشگاه یا مغازه، افراد با استفاده از حملات سایبری به سایت ها و فروشگاه های مجازی نفوذ کرده و در آنها اخلال ایجاد می کند. آشکارسازی حملات و ناهنجاریها یکی از چالشهای جدید در مسیر پیشبرد تکنولوژی تجارت الکترونیک می باشد. تشخیص ناهنجاری های یک شبکه و فرآیند شناسایی فعالیتهای مخرب در کسب و کارهای تجارت الکترونیک با تجزیه و تحلیل رفتار ترافیک شبکه امکانپذیر است. سیستمهای داده کاوی بطور گسترده ای در سیستمهای تشخیص نفوذ (IDS) برای تشخیص ناهنجاری ها استفاده می شود. کاهش ابعاد ویژگیها نقش بسیار مهمی در تشخیص نفوذ ایفا می کند، زیرا تشخیص ناهنجاری ها از ویژگیهای ترافیک شبکه با ابعاد بالا فرآیندی زمان بری است. انتخاب ویژگیهای درست و مناسب بر سرعت تجزیه و تحلیل و کار پیشنهادی تاثیر می-گذارد و می تواند سرعت تشخیص را بهبود بخشد. در این مقاله با استفاده از الگوریتم های داده کاوی مانند J48 و PSO توانستیم میزان دقت تشخیص ناهنجاری ها و حملات به میزان قابل توجه ای بهبود ببخشیم.
پرونده مقاله
امروزه با توجه به پیشرفت فناوری و توسعه استفاده از اینترنت در کسب و کارها و تغییر نوع کسب و کارها از حالت فیزیکی به مجازی و اینترنت، باعث شده است که نوع حملات و ناهنجاریهای مرتبط نیز از حالت فیزیکی به حالت مجازی تغییر کند. یعنی بجای دستبرد به یک فروشگاه یا مغازه، افراد چکیده کامل
امروزه با توجه به پیشرفت فناوری و توسعه استفاده از اینترنت در کسب و کارها و تغییر نوع کسب و کارها از حالت فیزیکی به مجازی و اینترنت، باعث شده است که نوع حملات و ناهنجاریهای مرتبط نیز از حالت فیزیکی به حالت مجازی تغییر کند. یعنی بجای دستبرد به یک فروشگاه یا مغازه، افراد با استفاده از حملات سایبری به سایتها و فروشگاههای مجازی نفوذ کرده و در آنها اخلال ایجاد میکنند. آشکارسازی حملات و ناهنجاریها یکی از چالشهای جدید در مسیر پیشبرد تکنولوژی تجارت الکترونیک میباشد. تشخیص ناهنجاریهای یک شبکه و فرآیند شناسایی فعالیتهای مخرب در کسب و کارهای تجارت الکترونیک با تجزیه و تحلیل رفتار ترافیک شبکه امکانپذیر است. سیستمهای دادهکاوی بطور گستردهای در سیستمهای تشخیص نفوذ (IDS) برای تشخیص ناهنجاریها استفاده میشوند. کاهش ابعاد ویژگیها نقش بسیار مهمی در تشخیص نفوذ ایفا میکند، زیرا تشخیص ناهنجاریها از ویژگیهای ترافیک شبکه با ابعاد بالا فرآیندی زمانبری است. انتخاب ویژگیهای درست و مناسب بر سرعت تجزیه و تحلیل و کار پیشنهادی تاثیر میگذارد و میتواند سرعت تشخیص را بهبود بخشد. در این مقاله با استفاده از الگوریتمهای دادهکاوی مانند بیزین، پرسپترون چندلایه، CFS، Best First، J48 و PSO، میزان دقت تشخیص ناهنجاریها و حملات به 0.996 و میزان خطای آن 0.004 رسانده شده است.
پرونده مقاله