تدريسي من قسم علوم الحاسوب - كلية العلوم للبنات - جامعة بابل ينشر بحث في مجلة عالمية متميزةنشر الاستاذ الدكتور علي كاظم ادريس بالاشتراك مع فريق بحثي من جامعة الفرات الاوسط التقنية وجامعة كربلاء بحث في مجلة بريطانية تدعىPattern Recognitionالمصنفة ضمن مستوعب كلاريفيت وضمن الربع الاول Q1 وبمعامل تأثير : Journal Impact Factor: 8.518الناشر Elsevier B.V.رابط البحثhttps://doi.org/10.1016/j.patcog.2022.108912وكان اسم البحث Wrapper Feature Selection Method based Differential Evolution and Extreme Learning Machine for Intrusion Detection Systemحيث تضمن البحث طريقة مبتكرة لتحسين انظمة كشف الاختراق في شبكات الاتصالات وهذه نبذة مختصرة عن الخلاصةاكتسب نظام كشف الاختراق (IDS) اهتمامًا سريعًا نظرًا لإمكانياته المعترف بها على نطاق واسع في مختلف المجالات الأمنية ، ومع ذلك ، فإنه يعاني من العديد من التحديات. تحتوي مجموعات بيانات الشبكة المختلفة على العديد من الخصائص الزائدة وغير ذات الصلة التي تؤثر على قرار مصنف IDS. لذلك ، من الضروري تقليل هذه الخصائص لتحسين أداء النظام. في هذا البحث ، تم اقتراح طريقة فعالة لاختيار خاصية الغلاف لتحسين الأداء وتقليل وقت معالجة IDS. يستخدم الاسلوب المقترح خوارزمية التطور التفاضلي لتحديد الخصائص المفيدة بينما يتم تطبيق مصنف آلة التعلم المفرط بعد اختيار الخاصية لتقييم الخصائص المحددة. تم إجراء العديد من التجارب باستخدام مجموعة بيانات NSL-KDD الكاملة لتقييم أداء الطريقة المقترحة. اثبتت النتائج أن الاسلوب المقترح يمكنه تقليل الخصائص بكفاءة ، وزيادة الدقة ، وتقليل معدلات الإنذار الخاطئ ، وتحسين وقت معالجة IDS مقارنة بالأعمال الحديثة الأخرى ذات الصلة .
نشر بواسطة: زهراء عبود احمد
تاريخ: 02/02/2024
تاريخ: 15/01/2024
تاريخ: 08/11/2023
تاريخ: 24/10/2023
تاريخ: 14/10/2023