سیستم خبره تعیین مزاج

اختصاصی از فی توو سیستم خبره تعیین مزاج دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این سیستم خبره به کاربر کمک می کند که نوع مزاج خودرا مطابق طب سنتی تشخیص داده و توصیه های لازم برای مصرف انواع مواد غذایی را دریافت دارد

پاورپوینت درباره بدافزار و روش های تشخیص آن

اختصاصی از فی توو پاورپوینت درباره بدافزار و روش های تشخیص آن دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل پاورپوینت - تعدا اسلایدها:   26 اسلاید

بخشی از اسلایدها :

این فایل به بررسی مفاهیم پایه بدافزار و انواعی از بدافزارهای موجود می پردازد. در ادامه روش های انتشار بدافزار را بیان میکند و اما در صورت ورود بدافزار به سیستم کامپیوتری روش های تشخیص و جلوگیری از آن را بررسی می کند.

دانلود تحقیق تشخیص نفوذهای غیر عادی در بستر شبکه با تشخیص outlier هایی که از قبل بررسی نشده اند

اختصاصی از فی توو دانلود تحقیق تشخیص نفوذهای غیر عادی در بستر شبکه با تشخیص outlier هایی که از قبل بررسی نشده اند دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*
فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)
تعداد صفحه: 24

چکیده :

تشخیص ناهنجاری (anomaly) موضوعی حیاتی در سیستم های تشخیص نفوذ به شبکه است (NIDS) [1] . بسیاری از NIDS های مبتنی بر ناهنجاری «الگوریتمهای پیش نظارت شده » [2] را بکار می گیرند که میزان کارایی این الگوریتمها بسیار وابسته به دادها های تمرینی عاری از خطا میباشد . این در حالی است که در محیط های واقعی و در شبکه های واقعی تهیه اینگونه داده ها بسیار مشکل است . علاوه بر اینها ، وقتی محیط شبکه یا سرویسها تغییر کند الگوهای ترافیک عادی هم تغییر خواهد کرد .

این مساله به بالا رفتن نرخ مثبت نمایی [3] در NIDS های پیش نظارت شده منجر می شود . تشخیص یک انحراف کامل (outlier) پیش نظارت نشده میتواند بر موانعی که در راه تشخیص ناهنجاری های پیش نظارت شده وجود دارد غلبه کند . به همین دلیل ما الگوریتم « جنگلهای تصادفی » [4] را که یکی از الگوریتمهای کار امد برای استخراج داده است به خدمت گرفته ایم و آن را در NIDS های مبتنی بر ناهنجاری اعمال کرده ایم . این الگوریتم میتواند بدون نیاز به داده های تمرینی عاری از خطا outlier ها را در مجموعه داده های [5] ترافیک شبکه تشخیص دهد . ما برای تشخیص نفوذهای ناهنجار به شبکه از یک چارچوب کاری استفاده کرده ایم و در این مقاله به شرح همین چارچوب کاری میپردازیم .

در این چارچوب کاری ، الگوی سرویسهای شبکه از روی داده های ترافیکی و با استفاده از الگوریتم جنگلهای تصادفی ساخته شده است . توسط outler تعیین شده ای که با این الگوهای ساخته شده مرتبط هستند نفوذها تشخیص داده می شوند. ما نشان میدهیم که چه اصلاحاتی را روی الگوریتم تشخیص outlier جنگلهای تصادفی انجام دادیم . و همینطور نتایج تجربیات خود را که بر اساس مجموعه داده های KDD 99 انجام شده است گزارش میدهیم .

نتایج نشان میدهد که روش پیشنهادی با سایر روشهای تشخیص ناهنجاری پیش نظارت نشده ای که قبلا گزارش شده اند کاملا قابل مقایسه است . البته روشهایی که بر اساس مجموعه داده های KDD 99 ارزیابی شده اند.

1- معرفی

همراه با رشد فوق العاده زیاد سرویسهای مبتنی بر شبکه و وجود اطالعات حساس روی شبکه ها تعداد حملات به کامپیوترهای تحت شبکه و شدت انها نیز به طور محسوسی افزایش یافته است . در حال حاضر طیف وسیعی از تکنولوژیهای امنیتی وجود دارد که میتوانند از سیستم های تحت شبکه محافظت کنند . تکنولوژیهایی مانند رمز نگاری اطلاعات کنترل دسترسیها و جلوگری از نفوذ اما با وجود این تکنولوژیها هنوز هم راههای زیادی برای نفوذ وجود دارد که تا حلل شناسایی نشده است . به همین دلیل سیتسم های تشخیص نفوذ IDS نقشی حیاتی را در امنیت شبکه ایفا می کنند .

سیستم های تشخیص نفوذ به شبکه NIDS فعالیتهای مختلفی که در شبکه انجام می شود را تحت نظر دارد و از این راه حملات را شناسایی می کند . این در حالی است که سیستم های تشخیص نفوذ به سیستم های تحت Host یعنی HIDS نفوذ به یک host منفرد را شناسایی می کند.

دو تکنیک اصلی برای تشخیص ورودهای نابجا وجود دارد . تشخیص کاربردهای نادرست[6]  و تشخیص ناهنجاری anomaly تشخیص کاربردهای نادرست بر اساس الگوهای استخراج شده از نفوذهای شناخته شده حملات را کشف می کند . در روش تشخیص ناهنجاری برای شناسایی حملات به این روش عمل می کند که یکسری پروفایلهایی را برای فعالیتهای عادی ایجاد می کند و سپس بر اسسا این پروفایلها موارد انحراف را تعیین می کند . فعالیتهایی که از حد تعیین شده برای انحرافات فراتر رود جزء حملات شناخته می شوند .

در تکنیک تشخیص کاربردهای نادرست نرخ مثبت نمایی پائین است . اما این تکنیک نمی تواند حملاتی از انواع جدید را شناسایی کند . تکنیک تشخیص ناهنجاری میتواند حملات ناشناخته را کشف کند با این پیش فرض که این حملات ناشی از منحرف شدن از رفتارهای عادی هستند.

در حال حاضر بسیاری از NIDS  ها مانند Snort سیستمهای قانونمند شده هستند ، به این معنی که این سیستم ها تکنیکهای تشخیص کاربردهای نادرست را به خدمت میگیرند و بنابراین قابلیت انبساط محدودی برای حملات جدید دارند . برای شناسایی حملات جدید سیستمهای تشخیص ناهنجاری بسیاری توسعه پیدا کرده اند . بسیاری از انها بر مبنای روشهای نظارتی توسعه پیدا کرده اند . به عنوان مثال ADAM در تشخیص نفود ، از الگوریتم قوانین مشترک بهره گرفته است ADAM از فعالیتهای عادی که روی داده های تمرینی عاری از حمله انجام می شود یک پروفایل می سازد .

سپس با پروفایل ساخته شده حملات را شناسایی می کند . مشکل ADAM این است که به داده های تمرینی که برای فعالیتهای عادی استفاده می شوند بیش از حد وابسته است . وقتی که در دنیای واقعی با شبکه های حقیقی کار می کنیم عملا هیچ تضمینی نیست که بتوانین از تمامی حملات جلوگیری کنیم . بنابراین دست یافته به داده های تمرینی عاری ازخطا کار بسیار مشکلی است . در حقیقت هم یکی از مرسوم ترین راههایی که برای تحلیل بردن یک سیستم IDS مبتنی بر ناهنجاری استفاده می شود این است که بخشی از فعالیتهای نفوذی را درون داده های تمرینی وارد کنیم . IDS هایی که با این داده های تمرینی تعلیم دیده اند قابلیت شناسایی این نوع از نفوذها را از دست میدهند .

مشکل دیگر IDS های مبتنی بر نظارت بر رفتارهای ناهنجار این است که وقتی محیط شبکه یا سرویسها تغییر می کند نرخ مثبت نمایی بالا میرود . از انجایی که داده های تمرینی فقط فعالیتهای مطالعه شده را شامل می شود پروفایل مربوط به فعالیتهای عادی فقط شامل الگوهای مطالعه شده ای است که از روی رفتارهای عادی برداشته شده اند . بنابراین فعالیتهای جدید ناشی از تغییر محیط شبکه یا سرویسها از پروفایلی که قبلا ساخته شده تبعیت نمی کند و به عنوان حمله شناسایی می شوند . این مساله باعث بالا رفتن مثبت نمایی ها خواهد شد .

برای غلبه بر محدودیتهای سیستم های مبتنی بر ناهنجاری های نظارت شده تعدادی از IDS ها از روشهای غیر نظارتی استفاده می کنند . در تکنیک تشخیص ناهنجاری به صورت غیر نظارتی نیازی به داده های تمرینی عاری از خطا نیست . این تکنیک برای شناسایی حمله ها به این ترتیب عمل می کند که فعالیتهای غیر معمول داده ها را تعیین می کند . برای این کار دو پیش فرض دارد :

• اکثر فعالیتها عادی هستند
• بر طبق امار اغلب حمله ها با منحرف شدن از فعالیتهای عادی صورت می گیرد.

فعالیتهای غیر معمول همان انحرافهای کامل ( Outlier) هستند که با مجموعه داده های باقیمانده جور در نمی ایند . بنابراین تکنیکهای تشخیص Outlier می توانند روی سیستم هایی که ناهنجاریها را به صورت غیر نظارتی تشخیص می دهند اعمال شوند . در واقع هم اکنون هم تشخیص Outlier در تعدادی از برنامه های عملی مانند شناسایی کردیت کارتهای تقلبی و پیش بینی وضع هوا در حال استفاده است .

ما روشی را پیشنهاد می کنیم که برای تشخیص نفوذهای غیر عادی از تکنیک تشخیص outlier ی که توسط الگوریتم جنگلهای تصادفی تهیه شده است استفاده می کند . جنگلهای تصادفی روشی است که در میان الگوریتمهای استخراج داده موجود تقریبا پیشتاز است .

 این الگوریتم تا کنون در برنامه های مختلف بسیار زیادی استفاده شده است . برای مثال در برنامه پیشگویی نظریه احتمالات تجزیه الگو در بازیابی اطلاعات چند رسانه ای مورد استفاده بوده است. متاسفانه تا جایی که ما اطلاع دارمی تا کنون این الگوریتم را در سیستم های تشخیص نفوذهای غیر عادی بکار نبرده اند .

دغدغه اصلی سیستمهای تشخیص نفوذهای غیر عادی این است که مثبت نمایی ها را به حداقل برسانند . تکنیک تشخیص outlier برای کاهش نرخ مثبت نمایی و ارائه یک نرخ شناسایی مطلوب و قابل قبول موثر خواهد بود . روش پیشنهادی توسط مجموعه داده KDD99 ارزیابی شده است .

این مجموعه داده برای سومین مسابقه بین المللی ابزارهای استخراج داده و اکتشاف دانش مورد استفاده بوده است . نتایج تجربیات ما نشان می دهد که میزان کارایی تکنیک تشخیص با روش پیشنهادی ما یعنی تکنیک تشخیص outlier به طور موثری بهبود پیدا کرده است .

این مقاله به این صورت تنظیم شده است . در بخش دوم ما کارهای مربوطه را شرح می دهیم در بخش سوم به صورت تفصیلی روش تشخیص outlier با استفاده از الگوریتم جنگلهای تصادفی را شرح می دهیم . در بخش چهارم تجربیات و ارزیابی های انجام شده برای تعیین میزان کارایی نشان داده می شود . و در اخر در بخش پنجم مقاله را خلاصه می کنیم و طرح تحقیقات آتی خود را مشخص می کنیم .

2- کارهای مربوطه

یکی از موضوعهای مهمی که در تحقیقات مربوط به تشخیص نفوذها وجود دارد ، تشخیص ناهنجاری بوده تا کنون روشهای بسیار متنوعی برای تشخیص ناهنجاری پیش نظارت نشده در NIDS ها یک موضوع تحقیقاتی جدید است اسکین [7] در موضوع تشخیص ناهنجاری نظارت نشده ، سه الگوریتم را بررسی کرده است : تخمین بر مبنای کلاستر [8] ، نزدیکترین همسایه [9] و SVM [10] تک کلاسی . سایر محققان در NIDS های غیر نظارتی روشهای کلاسترینگ را اعمال کرده اند.

سیستم تشخیص ناهنجاریهای پیش نظارت شده در طیف وسیعی مورد مطالعه قرار گرفته است . در همین مبحث ، ADAM[11] پروژه ای است که در عرصه وسیعی شناخته شده و منتشر شده است . این پروژه یک online IDS در بستر شبکه است . ADAM میتواند به همان خوبی که حملات شناخته شده را تشخیص میدهد حملات ناشناخته را هم تشخیص دهد .

به این ترتیب که از رفتارهای عادی مربوط به داده های تمرینی عاری از خطا پروفایل میسازد و این پروفایل را به عنوان یک مجموعه قوانین مشترک ارائه می کند. در زمان اجرا با توجه به این پروفایل ، تماسهای مشکوک را شناسایی می کند . روشهای پیش نظارت شده دیگری هم بر سیستم های تشخیص ناهنجاری اعمال شده اند . روشهایی نظیر الگوریتم ژنتیک و استخراج داده های مبهم و نامعلوم ، شبکه های عصبی و SVM .

در کار قبلی مان ، ما الگوریتم جنگلهای تصادفی را در سیستم تشخیص کاربردهای نادرست misuse اعمال کردیم . در این مقاله تابع تشخیص outlier تهیه شده توسط الگوریتم جنگلهای تصادفی را برای تشخیص ناهنجاری پیش نظارت نشده به خدمت گرفته ایم . دقت و تاثیر این الگوریتم روی مجموعه داده های برگی که دارای ویژگیهای زیادی هستند بیشتر است . مجموعه داده هایی نظیر مجموعه داده های ترافیک شبکه.

3- تشخیص Outlier ها

در این بخش ما چارچوب کاری پیشنهادی برای NIDS را شرح میدهیم و نشان میدهیم که چگونه از این الگوریتم برای تشخیص outlier های روی مجموعه داده ای ترافیک شبکه استفاده می کنیم .

الف – شرح چارچوب کاری

چارچوب کاری پیشنهادی برای تشخیص نفوذهای نوظهور از الگوریتم جنگلهای تصادفی استفاده می کند . چارچوب کاری در شکل 1 نمایش داده شده است.

شکل 1- چارچوب کاری NIDS ناهنجاری پیش نظارت نشده

NIDS از ترافیک شبکه تصویر بردار یمی کند و با پیش پردازش کردن مجموعه داده ها را میسازد . سپس با استفاده از الگوریتم ف از روی مجموعه داده الگوهایی بر مبنای سرویسها ساخته می شود . با الگوهای ساخته شده می توانیم outlier های مربوط به هر الگو را پیدا کنیم . وقتی outlier ها شناسایی شدند سیستم یک اخطار تولید می کند .

بعد از اینکه تصویر برداری از ترافیک شبکه انجام شد پردازش به صورت off-line ادامه خواهد یافت . زیرا الگوریتم تشخیص outlier نیازمندیهای زیادی برای محاسبات لازم دارد . به همین دلیل هم در محیطهای واقعی شبکه پردازشهای online مناسب نیست

این فقط قسمتی از متن مقاله است . جهت دریافت کل متن مقاله ، لطفا آن را خریداری نمایید

تشخیص پرستاری ناندا

اختصاصی از فی توو تشخیص پرستاری ناندا دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تعداد صفحات:76

نوع فایل:pdf

تشخیص های پرستاری و برنامه مراقبت پرستاری

دانلود تحقیق اوتیسم و تشخیص های افتراقی

اختصاصی از فی توو دانلود تحقیق اوتیسم و تشخیص های افتراقی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تشخیص افتراقی بیماری اتیسم

تشخیص یک اختلال به طور دقیق در کودکان امر بسیار دشواری می باشد زیرا آنها در فرایند رشد قرار دارند و توأم شدن ویژگی یک اختلال با ویژگیهای رشدی هر سن کار تشخیص را دشوارتر می سازد.
اختلال اوتیسم از دیگر اختلالات نافذ رشد (اختلالات رت، اختلالات آسپرگر، اختلال از هم پاشیدگی کودکی) عقب ماندگی ذهنی، اسکیزوفرنی، اختلال شنیداری، اختلال رشد زبان، نابینایی و انزوای اجتماعی متفاوت می باشد. در پاراگرافهای زیر اطلاعاتی به صورت خلاصه ارائه شده که به شخص کمک می کند تا بین اوتیسم و دیگر اختلالات تفاوت قائل شود.

عقب ماندگی ذهنی

افراد عقب مانده ذهنی معمولاً در همه زمینه های رشد تأخیر نشان می دهند نه فقط در زبان یا روابط اجتماعی. آنها مایلند از طریق اشاره کردن، تقلیدکردن و یا از راههای دیگر با دیگران ارتباط برقرار کنند. رویهم رفته ارتباطات بین فردی آنها آسیب ندیده است. اکثراً از اینکه با دیگران هستند لذت می برند. آنها به قصد برقراری ارتباط، داوطلبانه به اشخاص نزدیک می شوند، در واکنش به تعاملات اجتماعی به آسانی لبخند می زنند و تماس چشمی برقرار می کنند. اشخاص عقب مانده بسیار شدید بعضی از رفتارهای کلیشه ای شبیه به اوتیسم را نشان می دهند.(مثل تکان دادن دست، تکان دادن بدن، خود تحریکی) و پاسخهای هیجانی (مثل حالت پرخاشگری(.

اسکیزوفرنی
اسکیزوفرنی در کودکی بسیار نادر است و بعد از یک دوره نرمال رشد معمولاً در دوره بزرگسالی آشکار می شود. بر خلاف اسکیزوفرنی علائم رفتاری اوتیسم اکثراً در اوایل کودکی مشاهده می شود.

اشخاص اسکیزوفرن درک بدی از محیط شان دارند. در مورد آنچه واقعی است و واقعی نیست گیج می شوند. اسکیزوفرنها بعضی مواقع توهم دارند اما توهم برای اشخاص اوتیسم بسیار نادر است. اسکیزوفرنهای کلامی اغلب فکرهای عجیب و غریب را بیان می کنند در حقیقت اشخاص اسکیزوفرن مثل اشخاص اوتیسم اختلال شناختی ندارند.
اختلال شنوایی

اشخاص دارای اختلال شنوایی به صداها واکنش نشان نمی دهند. چون نمی توانند بشنوند ولی به صداهایی که می توانند بشنوند پاسخ می دهند. این اختلال معمولاً به وسیله یک شنوایی سنج تشخیص داده می شود.
اختلالات شنوایی در روابط شخصی آنها معمولاً تأثیر نمی گذارد. اشخاص دارای اختلال شنوایی برای برقراری ارتباط شخصی تلاش می کنند. به صورت نرمال افراد را تحت تأثیر قرار می دهند و از آنها تأثیر می گیرند. اگرچه ارتباط آنها به خاطر اختلال شنوایی شان ممکن است محدود باشد با وجود این برای برقراری ارتباط با دیگران با استفاده از علائم، اشاره کردن و تقلید تلاش می کنند، اما اشخاص اوتیسم هیچ تلاشی برای برقراری ارتباط ندارند

اختلال رشد زبانی

افراد دارای اختلال رشد زبانی در درک کلمات، مفاهیم و صحبت کردن با دیگران مشکل دارند. برخلاف افراد اوتیسم آن ها تعامل اجتماعی اولیه و تماس چشمی برقرار می کنند. رفتارهای خودتحریکی و تنهایی اوتیستیکی معمولاً در افراد دارای اختلال رشد زبانی دیده نمی شود.

اختلال بینایی

افراد با دید کم یا نابینا بعضی اوقات رفتارهایی (مثل حرکات بدن، فشار دادن چشم و رفتارهای خودتحریکی) انجام می دهند. آنها به طور مناسبی با افراد، وقایع و اشیا در محیط شان ارتباط دارند و کلام  آنها معمولاً آسیب ندیده است.

انزوای اجتماعی

بچه هایی که انزوای اجتماعی بسیار  شدیدی  دارند ممکن است در رشد عمومی عقب ماندگی نشان دهند. آنها در کلام تأخیر زیادی دارند و دستور زبانشان رشد کافی نکرده است. کمبودهای آنها معمولاً در لباس پوشیدن،  بهداشت شخصی و مهارتهای اجتماعی نشان داده می شود. اگر به آنها فرصت و محیط سالم بدهیم، در همه ی زمینه های عملکردی شان بهبود پیدا می کنند.

شامل 8 صفحه فایل word قابل ویرایش