research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
Enhancement of Intrusion Detection Using Back Propagation Algorithm

Author: Khattab M. Ali Alheeti
Journal: Journal Of AL-Turath University College مجلة كلية التراث الجامعة ISSN: 20745621 Year: 2010 Issue: 9 Pages: 159-171
Publisher: Heritage College كلية التراث الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

Intrusion detection is an important component of secure information systems. This paper concerns the issue of identify main input features in building an intrusion detection system (IDS). Since exclusion of the unimportant and/or useless inputs leads to a simplification of the problem, faster and more accurate detection may result. Feature ranking and selection, therefore, is an important issue in intrusion detection. Since Neural network (NNs) tend to scale better and run faster than other with higher accuracy, we apply the technique of deleting one feature at a time to perform experiments on NNs to rank the importance of input features for the DARPA collected intrusion data. Important features for each of the five classes of intrusion patterns in the data set are identified. It is shown that NN-based IDSs using a reduced number of features can deliver enhanced or comparable performance.

يعتبر كشف الاختراق من القضايا المهمة لحماية نظم المعلومات. وهذا البحث يهتم باختيار الخاصية المهمة التي تدخل في بناء نظام كشف الاختراق. ولتبسيط المشكلة يمكن استبعاد الخواص الغير مهمة او عديمة الفائدة وهذا يؤدي الى تسريع عملية الكشف وبنفس الوقت الحصول على نتائج افضل وبدقة عالية وبالتالي يكون عمل ترتيب الخواص من الامور المهمة في كشف الاختراق وباستخدام الشبكات العصبية سيكون الاداء أفضل وأكثر دقة حيث نقوم بتطبيق تقنية حذف واحد من الخواص في كل وقت وإجراء التجارب على الشبكة العصبية ونرى مدى تاثيرة على دقة الكشف الاختراق وعلى هذا الأساس نقوم بترتيب الخواص حسب الأهمية وهذه الخواص التي تدخل هي مجموعة من قواعد البيانات (DARPA)، والتي سوف تدخل تصنف الدخيل إلى خمس فئات من فئات الاختراق. وباستخدام الشبكات العصبية كأساس في بناء نظام كشف وبخواص اقل سنحصل على أداء عالي وكفائة جيدة


Article
The New Intelligent System for the Protection of E-learning from Penetration
نظام جديد ذكي لحماية التعلم الإلكتروني من الاختراق

Loading...
Loading...
Abstract

This paper focuses on the design new intelligent system to prevent the e-learning from attack. electronic learning (e-learning) systems are becoming widely used tools for distance education/training and enhancement of regular in-person programs, of the importance of e-learning and the role of effective senior he had shown during the past few years needed to protect it from penetration and unauthorized access. We designed a defense system increases the defensive power of the educational site to protect it from any attacks and this increases the reliability of education and pay it forward. Using Artificial neural networks, which is one of the areas of artificial intelligence, design a system that has much to distinguish between this is a right to access to information or not depending on the properties is challenging and can be of these properties are similar for each person characteristics that are different from each other. Thus we have obtained an education system that drives the scientific enterprise secretary and the result of this artificial system with excellent is a penetration rate of non-existent.

تركز هذه الورقة على نظام التصميم الذكي الجديد لمنع التعلم الإلكتروني من الهجوم. التعلم الإلكتروني (التعليم الإلكتروني) نظم أصبحت الأدوات المستخدمة على نطاق واسع للتعليم عن بعد / التدريب وتعزيز العادية في شخص برامجها، لأهمية التعليم الإلكتروني ودور كبار الفعال الذي قد أظهرت خلال السنوات القليلة الماضية لحاجة حمايتها من الاختراق والوصول غير المصرح به. قمنا بتصميم نظام دفاعي يزيد من القوة الدفاعية للموقع التعليمية لحمايتها من أي هجمات، وهذا يزيد من موثوقية التعليم ودفعها إلى الأمام. باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية، والتي هي واحدة من مجالات الذكاء الاصطناعي، وتصميم نظام تملك كثيرا من التمييز بين هذا هو الحق في الحصول على المعلومات أم لا اعتمادا على الخصائص هي صعبة ويمكن أن يكون من هذه الخصائص هي مماثلة لكل خصائص الشخص التي تختلف عن بعضها البعض. وبالتالي لقد حصلنا على نظام التعليم الذي يدفع وزير المشاريع العلمية ونتيجة لهذا النظام الاصطناعي مع ممتازة هو معدل تغلغل غير موجودة.


Article
The Mechanism of Monitoring and Tracking of Healthcare Systems
آلية المراقبة والتتبع لنظم الرعاية الصحية

Loading...
Loading...
Abstract

This work concerned with e-healthcare that transmit digital medical data through healthcare system. Online monitoring is concentrated on the process of monitoring and tracking of people at home, car, office, and any other location. e-healthcare deals with patients that they are located far from doctor jurisdiction. Healthcare monitoring including measurements of temperature, blood pressure / pulse monitors and ECG, etc. This works deals with the development of monitoring system via adding intelligent system to distinguish the emergency cases. This work try to keep patient data privacy, reduce attack or penetration of data, reduce processing time and at the same time increasing the efficiency of the overall system. The privacy of patient data is critical so this must maintain the confidentiality of information from intrusion.

تهتم ورقتنا البحثية بالعناية الالكترونية التي تنقل البيانات الطبية الرقمية من خلال نظام الرعاية الصحية. المراقبة عبر الانترنيت هي تهتم بمراقبة وتتبع الاشخاص حيث ماكان في المنزل او الدائرة او باي مكان اخر. العناية الالكترونية تتعامل مع المرضى الموجودين بعيدا عن الدكتور. المراقبة للعناية الكترونية تتضمن قياس درجة الحرارة وضغط الدم ودقات القلب. هذا العمل يقوم بتطوير نظام نظام مراقبة العناية عن بعد من خلال اضافة نظام ذكي للمراقبة وبنفس الوقت ان هذا النظام يقوم بالمحافظة على خصوصية بيانات المرضى ويقلل عدد الهجمات على بيانات المرضى من خلال النظام الذكي ويزيد من كفاءة الانظمة الموجودة حيث ان بيانات المرضى تعبر من الامور المهم جدا والحفاظ عليها من الاختراق هو اهم .

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

English (3)


Year
From To Submit

2012 (2)

2010 (1)