الصفحة الرئيسية
نبذة عن العمادة
نبذة عن العمادة
الرؤية والرسالة
الهيكل التنظيمي
الدراسات العليا بجامعة الملك عبد العزيز
الخدمات البحثية والدورات
وحدة الخدمات البحثية
ابحاث مهمة للمجتمع
خدمات العمادة
أسئلة متكررة
الأبحاث
دليل المنسوبين
مواقع مفضلة
دعم الطلاب
خريطة الوصول للعمادة
آلية توزيع الاستبانات
خدمة الاستبانات الطلابية
جوائز الدراسات العليا
التقديم على الجوائز
الفائزون بالجوائز للعام الجامعي 1440
منسوبو العمادة
دليل الموظفين
تواصل معنا
عربي
English
عن الجامعة
القبول
الأكاديمية
البحث والإبتكار
الحياة الجامعية
الخدمات الإلكترونية
صفحة البحث
عمادة الدراسات العليا
تفاصيل الوثيقة
نوع الوثيقة
:
رسالة جامعية
عنوان الوثيقة
:
الحد من هجمات حجب الخدمه الموزعه في الشبكات المعرفه برمجيا باستخدام تعليم الاله
DISTRIBUTED DENIAL OF SERVICE ATTACK MITIGATION USING MACHINE LEARNING IN SOFTEWARE DEFINED NETWORKS
الموضوع
:
كلية الحاسبات وتقنية المعلومات
لغة الوثيقة
:
العربية
المستخلص
:
الشبكات المعرفة بالبرمجيات (SDN) عرضة للعديد من التهديدات الأمنية. على سبيل المثال، يمكن ان يكون لهجوم رفض الخدمة الموزعة (DDoS) عواقب وخيمة على توافر خدمة الشبكات المعرفة بالبرمجيات. وبالتالي، فإن تطوير حل دفاع ذكي لهذه الهجمات يعد مشكلة بحثية كبيرة. الأساليب الحالية القائمة على طرق الكشف التقليدية معقدة للغاية وتوفر دقة منخفضة وتعميم ضعيف للحل. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تولد الشبكات المعرفة بالبرمجيات بيانات ضخمه؛ وبالتالي، تفشل الأساليب التقليدية في توفير حلول مرنة. لمعالجة هذه المشاكل وتحسين دقة الكشف عن الهجمات، تقترح هذه الأطروحة نظام اكتشاف لهجمات رفض الخدمة الموزعة والتخفيف من حدتها للشبكات المعرفة بالبرمجيات والذي يعتمد على نموذج التعلم الجمعي العميق. مر تصميم النظام المقترح بمرحلتين. في المرحلة الأولى، تم تقديم أربعة نماذج من التعلم الجمعي من خلال اعتماد ثلاث تقنيات للتعلم الجمعي وبنيات مختلفة من خوارزميات التعلم العميق وهي الشبكات العصبية الالتفافية، الشّبكة العصبيَّة ذات الذَّاكرة الطَّويلة قصيرة المدى، الشَّبَكَةُ العُصبيَّة ذاتُ البوَّابات وذلك لتحسين تصنيف البيانات المتدفقة المرحلة الثانية هي تصميم النظام المقترح، والذي يتكون من ثلاث وحدات، أي الكشف والتخفيف والمراقبة. تتبنى وحدة الكشف تقنية التصويت للتعلم الجمعي والشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والتي تم ترشيحهم من المرحلة الأولى. تم تقييم نموذج التعلم الجمعي العميق المقترح على مجموعات البيانات المعيارية والتي تسمى (CICDDoS2019) و (CICIDS2017) و بيانات فعليه من .(SDN) بالإضافة إلى ذلك، قمنا بتقييم النظام المقترح في محاكاة للشبكة المعرفة برمجيا في الوقت الفعلي. تم مقارنة النهج المقترح بأحدث الأساليب الأخرى من أدبيات امن الشبكات. توضح النتائج التجريبية أن نموذج التعلم الجمعي المقترح يمكنه تحديد هجمة رفض الخدمة الموزعة بدقة عالية ومعدل منخفض من الإنذارات الكاذبة. استنادًا إلى النتائج التي توصلنا إليها، نستنتج أن النظام المقترح لديه إمكانات كبيرة لبناء حلول دفاعية لهجوم رفض الخدمة الموزعة في بيئات الشبكات المعرفة بالبرمجيات.
المشرف
:
د. كمال منصور جمبي
نوع الرسالة
:
رسالة ماجستير
سنة النشر
:
1444 هـ
2022 م
تاريخ الاضافة على الموقع
:
Tuesday, February 28, 2023
الباحثون
اسم الباحث (عربي)
اسم الباحث (انجليزي)
نوع الباحث
المرتبة العلمية
البريد الالكتروني
فاطمة رطيان العنزي
Alanazi, Fatmah Rtian
باحث
ماجستير
الملفات
اسم الملف
النوع
الوصف
49074.pdf
pdf
الرجوع إلى صفحة الأبحاث