دپارتمان پژوهشی سفیر

دانلود پروپوزال افزایش امنیت شبکه اینترنت اشیا  با استفاده از سیستم تشخیص نفوذ مبتنی بر الگوریتم های یادگیری عمیق

97,500 تومان

سال نگارش: 2023
مقاله بیس : دارد
فرمت : word تایپ شده

دانلود پروپوزال افزایش امنیت شبکه اینترنت اشیا  با استفاده از سیستم تشخیص نفوذ مبتنی بر الگوریتم های یادگیری عمیق

عنوان فارسی پروپوزال افزایش امنیت شبکه اینترنت اشیا  با استفاده از سیستم تشخیص نفوذ مبتنی بر الگوریتم های یادگیری عمیق
 عنوان انگلیسی پروپوزال Increasing the security of the Internet of Things network using an intrusion detection system based on deep learning algorithms
 سال نگارش 2023
رشته کامپیوتر، برق، فناوری اطلاعات
 تعداد صفحات 21
قالب فایل Word

این پروپوزال دارای مقاله بیس میباشد که قابل مشاهده و دانلود می باشد:

IOT Security With IDS Deep Learning

مزایای پروپوزال افزایش امنیت شبکه اینترنت اشیا  با استفاده از سیستم تشخیص نفوذ مبتنی بر الگوریتم های یادگیری عمیق

1-  در این پروپوزال به شناسایی ،تشخیص و مقابله با حملات در اینترنت اشیا، پرداخته شده است. هدف اصلی از این نمونه پروپوزال آماده شناسایی حملات (از جمله حملات سیاه چاله، کرم چاله،DDOS،DOS و سایر حملاتی که در اینترنت اشیا اتفاق می افتد)، تشخیص نفوذ و مقابله با حملات در اینترنت اشیا با استفاده از روش یادگیری با نظارت (Supervised learning) که یکی از روش های یادگیری ماشین می باشد که عملکرد مطلوبی در جهت تشخیص و مقابله با تهدیدات امنیتی در دستگاه های اینترنت اشیا دارد. 

2- پروپوزال ، مناسب برای پروپوزال روش تحقیق ، پروپوزال پایان نامه ، پروپوزال طرح پژوهشی و پروپوزال کاری می باشد .

3-با مطالعه ی این نمونه پروپوزال به راحتی می توانید پروپوزال کارشناسی، پروپوزال کارشناسی ارشد ،پروپوزال روش تحقیق و پروپوزال دکترای خود را بنویسید؛ و یا خود پروپوزال را که در ورد (word) نوشته شده است، متناسب با سلیقه خود ویرایش کنید؛ با دانلود پروپوزال شما می توانید از جدیدترین موضوعاتی که در حوزه شناسایی و تشخیص نفوذ در اینترنت اشیا، مقابله با تهدیدات امنیتی در اینترنت اشیا، استفاده از یادگیری ماشین در جهت شناسایی تهدیدات امنیتی در دستگاه های اینترنت اشیا، استفاده از یادگیری با نظارت به منظور تشخیص حملات در دستگاه های مختلف، شناسایی و مقابله با انواع حملات در اینترنت اشیا  می باشد، ایده جدید و نو برای طرح پژوهشی آینده خود کسب کنید.

4- این نمونه پروپوزال بر اساس جدیدترین مقالات isi معتبر و بین المللی نگارش شده است؛ و  دارای یک مقاله بیس می باشد. می توانید مقاله بیس پروپوزال را به صورت رایگان دانلود کنید، بنابراین جهت دانلود بر روی دانلود مقاله بیس کلیک کنید. همچنین، برخی از مراجع استفاده شده در نگارش پروپوزال در انتها نشان داده شده است و شما به راحتی می توانید از کیفیت مراجع استفاده شده، در نمونه پروپوزال اطمینان حاصل کنید.

5- نمونه پروپوزال آماده ، قرار داده شده بر اساس استاندارد پروپوزال نویسی وزارت علوم و تحقیقات می باشد و شامل بخش های اصلی یک پروپوزال آماده کامل که مناسب برای رشته کامپیوتر و IT ،می باشد؛ نمونه پروپوزال آماده  شامل تمامی قسمت های یک پروپوزال تکمیل شده است . بخش های اصلی یک نمونه پروپوزال آماده از جمله: بیان مسئله اصلی تحقیق.، اهمیت و ضرورت موضوع و دلیل پرداختن به موضوع، اهداف اصلی تحقیق، فرضیات اصلی تحقیق، نوآوری و جنبه جدید بودن تحقیق، سوالات تحقیق، روش انجام تحقیق و مدل مفهومی تحقیق  می باشد. در ادامه بخشی از بیان مسئله اصلی نمونه پروپوزال ، فهرست مطالب پروپوزال و برخی از مراجع استفاده شده همراه با دانلود رایگان مقاله بیس قرار داده شده است:

فهرست مطالب

  1. بیان مساله اساسی تحقیق
  2. اهمیت و ضرورت انجام تحقیق
  3. مرور ادبیات و سوابق مربوطه
  4. جنبه جدید بودن و نوآوری در تحقیق
  5. اهداف مشخص تحقیق
  6. سؤالات تحقیق
  7. فرضیه ‏های تحقیق
  8. روش شناسی تحقیق
  9. متغیرهای مورد بررسی در قالب یک مدل مفهومی
  10. شرح کامل روش (میدانی، کتابخانه‏ای) و ابزار
  11. جامعه آماری، روش نمونه‏ گیری و حجم نمونه
  12. روش‌ها و ابزار تجزیه و تحلیل داده ‏ها  
  13. مراجع

بخشی از بیان مساله

پیشرفت‌های اینترنت اشیا (IoT)، رایانش ابری، امنیت رایانه و امنیت سایبری اخیراً پیشرفت چشمگیری داشته است. اینترنت اشیا در بخشهای مختلف زندگی از جمله اتوماسیون خانه هوشمند، برنامه های کاربردی تجاری، شهرهای هوشمند و نظارت بر محیط زیست ظهور یافته است و  ایجاد چارچوب های ارائه خدمات جدید را فراهم نموده است.

شبکه‌های اینترنت اشیا باز هستند و توپولوژی را دائماً با پیوستن و خروج گره‌ها به شبکه در زمان واقعی تغییر می‌دهند. فقدان ابزارهای مدیریت شبکه متمرکز آنها را در برابر تهدیدات امنیتی آسیب پذیر می کند. حملات سایبری پیچیده تر و شناسایی آنها سخت تر می شود زیرا هکرها از تکنیک های پیشرفته برای سرقت داده های حساس استفاده می کنند (Bakhsh و همکاران، 2023).

واضح است که مقیاس تأثیر حملات انجام شده بر روی شبکه‌های IoT می‌تواند بسیار متفاوت باشد. به عنوان مثال ، یک حمله نسبتاً ساده می‌تواند خسارت قابل توجهی نداشته باشد ، اما اگر‌ حمله بر روی وسیله ای با اهمیت مانند فرمان یک اتومبیل هوشمند انجام شود ، می‌تواند تلفات جانی برای انسانها به همراه داشته باشد. در نتیجه ، بدیهی است که بین نیازهای امنیتی و قابلیتهای امنیتی دستگاههای IoT که در حال حاضر موجود است ، شکاف بزرگی وجود دارد.   این امر استفاده از سیستم تشخیص نفوذ کارآمد (IDS) را برای کاهش تهدیدات سایبری ضروری می کند.  ‌ سیستم تشخیص نفوذ،‌ رفتار گره‌ها را بررسی کرده و هرگونه ناهنجاری در ترافیک شبکه را شناسایی کند(Anthi و همکاران، 2019)

دستگاه‌های اینترنت اشیا دارای ویژگی‌های خاصی هستند، از جمله اندازه حافظه کوچک، ذخیره‌سازی اطلاعات محدود، منبع تغذیه محدود و پهنای باند اتصال. اثربخشی پروتکل‌های امنیتی برای زیرساخت‌های اینترنت اشیا از نظر رشد و عملکرد به‌طور قابل‌توجهی تحت تأثیر این محدودیت‌ها قرار می‌گیرد. در نتیجه، توسعه یک سیستم تشخیص نفوذ موثر برای یک شبکه IoT به دلیل افزایش سربار که به قدرت محاسباتی نیاز دارد، چالش برانگیز است.

تکنیک‌های یادگیری عمیق (DL) یک رویکرد امیدوارکننده برای شناسایی مؤثر بی‌نظمی‌ها در ترافیک شبکه، افزایش امنیت شبکه اینترنت اشیا و کاهش تهدیدات سایبری هستند.   شبکه‌های عصبی پیش‌خور می‌تواند الگوهای ترافیک شبکه اینترنت اشیا پیچیده را مدیریت کند، در حالی که حافظه کوتاه‌مدت بلند مدت در جذب وابستگی‌های بلندمدت موجود در ترافیک شبکه کاربرد دارد.  با اتصالات تصادفی و دینامیک انعطاف پذیر، شبکه‌های عصبی تصادفی از توانایی یادگیری داده خود برای انطباق و یادگیری از داده های شبکه استفاده می کند. این الگوریتم‌ها با فعال کردن مکانیسم‌های دفاعی در برابر تهدیدات سایبری چالش‌برانگیز و تضمین امنیت داده‌های حساس با گسترش شبکه‌های اینترنت اشیا، امنیت سایبری را تقویت می‌کنند (Bakhsh و همکاران، 2023).

برخی از مراجع

  •   Bhavsar, M., Roy, K., Kelly, J., & Olusola, O. (2023). Anomaly-based intrusion detection system for IoT application. Discover Internet of Things3(1), 5.
  • Altunay, H. C., & Albayrak, Z. (2023). A hybrid CNN+ LSTMbased intrusion detection system for industrial IoT networks. Engineering Science and Technology, an International Journal38, 101322.
  • Huang, L. (2022). Design of an IoT DDoS attack prediction system based on data mining technology. The Journal of Supercomputing78(4), 4601-4623.
  • Bakhsh, S. A., Khan, M. A., Ahmed, F., Alshehri, M. S., Ali, H., & Ahmad, J. (2023). Enhancing IoT network security through deep learning-powered Intrusion Detection System. Internet of Things24, 100936.
  • Aliyu, A. A., & Liu, J. (2023). Blockchain-Based Smart Farm Security Framework for the Internet of Things. Sensors23(18), 7992.
  • Muthanna, M. S. A., Alkanhel, R., Muthanna, A., Rafiq, A., & Abdullah, W. A. M. (2022). Towards SDN-enabled, intelligent intrusion detection system for internet of things (IoT). IEEE Access10, 22756-22768.

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

.فقط مشتریانی که این محصول را خریداری کرده اند و وارد سیستم شده اند میتوانند برای این محصول دیدگاه(نظر) ارسال کنند.