دانلود پروپوزال یک مدل تشخیص نفوذ در اینترنت اشیا مبتنی بر یادگیری با نظارت

فهرست مطالب پروپوزال

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  کشف تقلب
13. مراجع

بخشی از بیان مساله

در عصر تکنولوژی اطلاعات،‌ امنیت سایبری در اینترنت اشیا (IoT) از اهمیت بالایی برخوردار است. اینترنت اشیا به دو دلیل اساسی در معرض تهدیدهای سایبری قرار دارد که عبارتند از: الف- گسترش دستگاههای اینترنت اشیا از کاربردهای خانگی تا زیرساختهای مهم از جمله شبکه‌های برق هوشمند و وسایل نقلیه هوشمند. ب- ناهمگونی پروتکل‌های ارتباطی دستگاههای اینترنت اشیا. تشخیص نفوذ در اینترنت اشیا

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. (Anthi و همکاران، ۲۰۱۹)

‌ محافظت از شبکه IoT در برابر حملات از طریق برنامه ریزی و به کارگیری کنترل‌های امنیتی مؤثر ، تحقق یافتنی است. یکی از این کنترل‌ها،‌ سیستم تشخیص نفوذ (IDS) است. سیستم تشخیص نفوذ،‌ رفتار گره‌ها را بررسی کرده و هرگونه ناهنجاری در ترافیک شبکه را شناسایی کند. تشخیص نفوذ در اینترنت اشیا

در تحقیقات گذشته، چندین روش تشخیص نفوذ در اینترنت اشیا، پیشنهاد شده است. این رویکردها، عموما برای یک حمله مشخص طراحی شده اند اما شبکه همچنان در برابر سایر حملات آسیب پذیر است. در این تحقیق، یک سیستم تشخیص نفوذ در اینترنت اشیا بر اساس یادگیری بانظارت پیشنهاد شده است که هرگونه ناهنجاری در شبکه را شناسایی و آن را بر اساس نوع حمله، دسته بندی می کند و سپس اقدامات لازم را بر حسب نوع حمله انجام می‌دهد.‌ طرح پیشنهادی شامل سه عملکرد اصلی…….

 مزایای دانلود پروپوزال آماده

• این نمونه پروپوزال ، مناسب برای نمونه پروپوزال درس روش تحقیق ، پروپوزال پایان نامه ، پروپوزال طرح پژوهشی و پروپوزال کاری می باشد .
• با دانلود پروپوزال آماده به راحتی می توانید پروپوزال کارشناسی، نمونه پروپوزال کارشناسی ارشد ، پروپوزال روش تحقیق و پروپوزال دکتری خود را بنویسید؛ و یا خود پروپوزال را که در ورد (word) نوشته شده است، متناسب با سلیقه خود ویرایش کنید؛
•  نمونه پروپوزال ارائه شده،  قرار داده شده بر اساس استاندارد پروپوزال نویسی وزارت علوم و تحقیقات می باشد و شامل بخش های اصلی یک پروپوزال آماده کامل از جمله: بیان مسئله اصلی تحقیق.، اهمیت و ضرورت موضوع و دلیل پرداختن به موضوع، اهداف اصلی تحقیق، فرضیات اصلی تحقیق،  سوالات تحقیق، روش انجام تحقیق و مدل مفهومی تحقیق  می باشد.
• برای مشاهده و دانلود پروپوزال های بیشتر، می توانید به صفحه پروپوزال ارشد کامپیوتر مراجعه نمایید.

برخی از مراجع

Rehman, E., Haseeb-ud-Din, M., Malik, A. J., Khan, T. K., Abbasi, A. A., Kadry, S., … & Rho, S. (2024). Intrusion detection based on machine learning in the internet of things, attacks and counter measures. The Journal of Supercomputing, 78(6), 8890-8924.
Saheed, Y. K., Abiodun, A. I., Misra, S., Holone, M. K., & Colomo-Palacios, R. (2022). A machine learning-based intrusion detection for detecting internet of things network attacks. Alexandria Engineering Journal, 61(12), 9395-9409.
Ambili, K. N., & Jose, J. (2020). Trust Based Intrusion Detection System to Detect Insider Attacks in IoT Systems. In Information Science and Applications (pp. 631-638). Springer, Singapore.
Anthi, E., Williams, L., Słowińska, M., Theodorakopoulos, G., & Burnap, P. (2023). A Supervised Intrusion Detection System for Smart Home IoT Devices. IEEE Internet of Things Journal, ۶(۵), ۹۰۴۲-۹۰۵۳٫
Antoniou, J. (2020). Using Game Theory to Address New Security Risks in the IoT. In Game Theory, the Internet of Things and 5G Networks (pp. 21-42). Springer, Cham.
Batiha, T., Prauzek, M., & Krömer, P. (2020). Intrusion Detection in Wireless Sensor Networks by an Ensemble of Artificial Neural Networks. In Intelligent Decision