Proposed Network Intrusion Detection System Based on Fuzzy c Mean Algorithm in Cloud Computing Environment | مجلة جامعة بابل - للعلوم الصرفه والتطبيقية

JUBPAS: 26(2) 2018

PDF (الإنجليزية)

منشور: Dec 26, 2017

DOI: https://doi.org/10.29196/jub.v26i2.471

الكلمات المفتاحية:

الحوسبة السحابية، كشف التطفل ‏، العنقدة المضببة، تعلم الالة ‏

Shawq Malik Mehibs

Computer science department, University of Technology, Baghdad-Iraq‎

Soukaena Hassan Hashim

Computer science department, University of Technology, Baghdad-Iraq‎

الملخص

في الوقت الحاضر الحوسبة السحابية اصبحت جزء مكمل في صناعة تكنولجيا المعلومات، الحوسبة السحابية توفر بيئة عمل تسمح للمستخدم بمشاركة البيانات والموارد عبر الانترنت .حيث الحوسبة السحابية عبارة عن تجمع افتراضي من الموارد عبر الانترنت،هذا يؤدي الى مسائل اخرى تتعلق بالامن والخصوصية في بيئة الحوسبة السحابية .لذلك من المهم جدا خلق نظام كشف تطفل لكشف المتسللين في خارج وداخل بيئة الحوسبة السحابية بدقة عالية ومعدل انذار كاذب منخفضة .هذا العمل يقترح نظام كشف تطفل قائم على خوارزمية العنقدة المضببة . اجريت التجارب على بيانات KDD99. العمل المقترح يمتاز بمعدل كشف تطفل عالي مع نسبة انذار كاذب منخفضة .

كيفية الاقتباس

[1]

"Proposed Network Intrusion Detection System Based on Fuzzy c Mean Algorithm in Cloud Computing Environment", JUBPAS, م 26, عدد 2, ص 27–35, 2017, doi: 10.29196/jub.v26i2.471.

إصدار

مجلد 26 عدد 2 (2018)

القسم

Articles

كيفية الاقتباس

[1]

"Proposed Network Intrusion Detection System Based on Fuzzy c Mean Algorithm in Cloud Computing Environment", JUBPAS, م 26, عدد 2, ص 27–35, 2017, doi: 10.29196/jub.v26i2.471.

تنزيل الاقتباسات

المؤلفات المشابهة

Shawq Malik Mehibs, Soukaena Hassan Hashim, Proposed Network Intrusion Detection System ‎In Cloud Environment Based on Back ‎Propagation Neural Network , مجلة جامعة بابل - للعلوم الصرفه والتطبيقية: مجلد 26 عدد 1 (2018)
Hadeel Qasem Gheni , Wathiq L. Al-Yaseen , Hyper-Parameters Consequence on the Performance of Deep Learning Algorithm for Intrusion Detection System , مجلة جامعة بابل - للعلوم الصرفه والتطبيقية: Vol.32 No 1 ( 2024)
Haneen Mohammed Hussein, Zaid Haitham Qasim, Ammar Ali Mustafa, Network Traffic Classification Against Adversarial Attacks Based Deep Learning , مجلة جامعة بابل - للعلوم الصرفه والتطبيقية: مجلد 32 عدد 2 (2024): Vol.32 No 2 ( 2024)
Faqeda Hassen, Mohammed Abdullah Naser, A Face Detection System: A Comprehensive Survey , مجلة جامعة بابل - للعلوم الصرفه والتطبيقية: مجلد 32 عدد 2 (2024): Vol.32 No 2 ( 2024)
Maha Salah Al-Janabi, Ali Yakoob Al-Sultan , Advances in Breast Cancer Detection Techniques: A Comprehensive Survey , مجلة جامعة بابل - للعلوم الصرفه والتطبيقية: Vol.32 No 1 ( 2024)
Yahya Ismail Ibrahim, Fawzia Mahmoud Remo, Younis Samir Younis, Design a Hybrid Algorithm Based on Tabu Search and Misuse Detection for Intrusion Dataset (KDD99 10%) , مجلة جامعة بابل - للعلوم الصرفه والتطبيقية: مجلد 27 عدد 5 (2019)
Ola Imran Obaid, Ali Yakoob Al-Sultan , Survey of Fraud Detection Techniques for Credit Card Transactions , مجلة جامعة بابل - للعلوم الصرفه والتطبيقية: مجلد 32 عدد 2 (2024): Vol.32 No 2 ( 2024)
Wisam Adnan Kareem Al-Muswi, Assessing the Impact of Phishing Attacks on Organizational Security and Mitigation Strategies , مجلة جامعة بابل - للعلوم الصرفه والتطبيقية: Vol.33 No 1( 2025)
Zahraa Najah, Wesam Sameer Bhaya, Most Recent Malicious Software Datasets and Machine Learning Detection Techniques: A Review , مجلة جامعة بابل - للعلوم الصرفه والتطبيقية: مجلد 31 عدد 2 (2023): Vol 31 No2 (2023)
Mays Ali Shaker, Amina Atiya Dawood , Emotions Recognition in people with Autism using Facial Expressions and Machine Learning Techniques: Survey , مجلة جامعة بابل - للعلوم الصرفه والتطبيقية: مجلد 31 عدد 2 (2023): Vol 31 No2 (2023)

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.

الأعمال الأكثر قراءة لنفس المؤلف/المؤلفين

Shawq Malik Mehibs, Soukaena Hassan Hashim, Proposed Network Intrusion Detection System ‎In Cloud Environment Based on Back ‎Propagation Neural Network , مجلة جامعة بابل - للعلوم الصرفه والتطبيقية: مجلد 26 عدد 1 (2018)