فهرست مقالات
-
دسترسی آزاد مقاله
1 - بهبود تشخيص ناهنجاري بات¬نت¬هاي حوزة اينترنت اشياء مبتنی بر انتخاب ویژگی پویا و پردازش¬های ترکیبی
بشری پیشگو احمد اکبری ازیرانیپیچیدهشدن کاربردهای دنیای واقعی خصوصاً در حوزه‌های اینترنت اشیا، ریسک‌های امنیتی متنوعی را برای این حوزه به همراه داشته است. بات‌نت‌های این حوزه به عنوان گونه‌ای از حملات امنیتی پیچیده شناخته می‌شوند که می‌توان از ابزارهای یادگیری ماشین، به منظور شناسایی و کشف آنها است چکیده کاملپیچیدهشدن کاربردهای دنیای واقعی خصوصاً در حوزه‌های اینترنت اشیا، ریسک‌های امنیتی متنوعی را برای این حوزه به همراه داشته است. بات‌نت‌های این حوزه به عنوان گونه‌ای از حملات امنیتی پیچیده شناخته می‌شوند که می‌توان از ابزارهای یادگیری ماشین، به منظور شناسایی و کشف آنها استفاده نمود. شناسایی حملات مذکور از یک سو نیازمند کشف الگوی رفتاری بات‌نت‌ها از طریق پردازش‌های دسته‌ای و با دقت بالا بوده و از سویی دیگر می‌بایست همانند پردازش‌های جریانی، به لحاظ عملیاتی بلادرنگ عمل نموده و وفق‌پذیر باشند. این مسئله، اهمیت بهره‌گیری از تکنیک‌های پردازش ترکیبی دسته‌ای و جریانی را با هدف تشخیص بات‌نت‌ها، بیش از پیش آشکار می‌سازد. از چالش‌های مهم این پردازش‌ها می‌توان به انتخاب ویژگی‌های مناسب و متنوع جهت ساخت مدل‌های پایه و نیز انتخاب هوشمندانه مدل‌های پایه جهت ترکیب و ارائه نتیجه نهایی اشاره نمود. در این مقاله به ارائه راهکاری مبتنی بر ترکیب روش‌های یادگیری جریانی و دسته‌ای با هدف تشخیص ناهنجاری بات‌نت‌ها می‌پردازیم. این راهکار از یک روش انتخاب ویژگی پویا که مبتنی بر الگوریتم ژنتیک بوده و به طور کامل با ماهیت پردازش‌های ترکیبی سازگار است، بهره می‌گیرد و ویژگی‌های مؤثر در فرایند پردازش را در طول زمان و وابسته به جریان ورودی داده‌ها به صورت پویا تغییر می‌دهد. نتایج آزمایش‌ها در مجموعه داده‌ای مشتمل بر دو نوع بات‌نت شناخته‌شده، بیانگر آن است که رویکرد پیشنهادی از یک سو با کاهش تعداد ویژگی‌ها و حذف ویژگی‌های نامناسب موجب افزایش سرعت پردازش‌های ترکیبی و کاهش زمان تشخیص بات‌نت می‌گردد و از سویی دیگر با انتخاب مدل‌های مناسب جهت تجمیع نتایج، دقت پردازش را افزایش می‌دهد. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
2 - يک الگوريتم جديد مبتني بر آتاماتاي یادگير توزيع‌شده براي حل مسئله بهینه‌سازی خطی تصادفی روی گروه جایگشت‌ها
محمدرضا ملاخليلي ميبدي معصومه زجاجیدر این مقاله ابتدا نوعی از بهینه‌سازی جایگشت معرفی شده است. در این نوع بهینه‌سازی فرض گردیده که تابع هزینه، دارای یک تابع توزیع احتمال ناشناخته است. این فرض باعث می‌شود که پیچیدگی حل مسئله یافتن جایگشت بهینه که به دلیل بزرگی ذاتی فضای جواب‌ها پیچیده است، تشدید شود. یک ا چکیده کاملدر این مقاله ابتدا نوعی از بهینه‌سازی جایگشت معرفی شده است. در این نوع بهینه‌سازی فرض گردیده که تابع هزینه، دارای یک تابع توزیع احتمال ناشناخته است. این فرض باعث می‌شود که پیچیدگی حل مسئله یافتن جایگشت بهینه که به دلیل بزرگی ذاتی فضای جواب‌ها پیچیده است، تشدید شود. یک الگوریتم مبتنی بر آتاماتای یادگیر توزیع‌شده برای حل مسئله از طریق انجام توأمان جستجو در فضای جواب‌های جایگشت و نمونه‌گیری از مقادیر تصادفی ارائه می‌دهیم. ضمن بررسی ریاضی رفتار الگوریتم جدید پیشنهادی، نشان می‌دهیم که با انتخاب مقادیر مناسب پارامترهای الگوریتم یادگیر، این روش جدید می‌تواند جواب بهینه را با احتمالی به اندازه دلخواه نزدیک به ۱۰۰% و از طریق هدفمندکردن جستجو به کمک آتاماتای یادگیر توزیع‌شده پیدا کند. نتیجه اتخاذ این سیاست، کاهش تعداد نمونه‌گیری‌ها در روش جدید در مقایسه با روش‌های مبتنی بر نمونه‌گیری استاندارد است. در ادامه، مسئله یافتن درخت پوشای کمینه در گراف تصادفی به عنوان یک مسئله بهینه‌سازی جایگشت تصادفی بررسی گردیده و راه حل ارائه‌شده مبتنی بر آتاماتای یادگیر برای حل آن به کار گرفته شده است. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
3 - احراز هویت سبک‌وزن متقابل مداوم بر اساس اولویت‌بندی گره‌ها با استفاده از نرخ ترافیک در اینترنت اشیا
رضا سرابی میانجی سام جبه داری ناصر مدیریامروزه میلیاردها دستگاه از طریق اینترنت اشیا و در اغلب موارد از طریق ارتباطات ناامن به هم متصل شده‌اند، بنابراین مسایل امنیتی و حریم خصوصی این دستگاه‌ها به عنوان یک نگرانی عمده مطرح است. با توجه به محدودیت منابع دستگاه‌های اینترنت اشیا، راه حل‌های امنیتی این محیط از نظر چکیده کاملامروزه میلیاردها دستگاه از طریق اینترنت اشیا و در اغلب موارد از طریق ارتباطات ناامن به هم متصل شده‌اند، بنابراین مسایل امنیتی و حریم خصوصی این دستگاه‌ها به عنوان یک نگرانی عمده مطرح است. با توجه به محدودیت منابع دستگاه‌های اینترنت اشیا، راه حل‌های امنیتی این محیط از نظر پردازش و حافظه باید امن و سبک‌وزن باشند. با این حال، بسیاری از راه حل‌های امنیتی موجود به طور خاص در زمینه احراز هویت به دلیل محاسبات زیاد برای اینترنت اشیا مناسب نیستند و نیاز به یک پروتکل احراز هویت سبک‌وزن برای دستگاه‌های اینترنت اشیا احساس می‌شود. در این مقاله، یک پروتکل احراز هویت سبک‌وزن متقابل بین گره‌ها با منابع محدود و سرور در اینترنت اشیا معرفی شده است که از اولویت‌بندی گره‌ها بر اساس نرخ ترافیک استفاده می‌کند. این طرح به دلیل استفاده از عملیات XOR و Hash سبک می‌باشد. طرح پیشنهادی در برابر حملات سایبری مانند استراق سمع و حمله تلاش مجدد مقاوم است و همچنین با استفاده از ابزار AVISPA و در مدل تهدید Dolev-Yao امن می‌باشد. ریسک‌های امنیتی این روش در مقایسه با روش‌های سبک‌وزن دیگر کم است. در ضمن طرح پیشنهادی باعث کاهش هزینه محاسباتی، حفظ حریم خصوصی از طریق گمنامی گره‌ها و فراهم‌آوردن رازداری رو به جلو می‌شود. در روش ما، هزینه زمانی احراز هویت نسبت به روش‌های بررسی‌شده 15% کاهش یافته است. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
4 - طراحی یک کنترل‌کننده هوشمند اضافه بار جهت استفاده در شبکه‌های نسل آینده
مهدی خزائیSIP به عنوان پروتكل سیگنالینگ برای زیرسیستم‌های مبتنی برIP (IMS) در نظر گرفته شده و از طرفی IMS به عنوان پلتفرم شبكه‌های نسل آینده معرفی گردیده است. SIP برخلاف ویژگی‌های مثبتی مانند مبتنی بر متن، مبتنی بر IP، مستقل از داده انتقالی، پشتیبانی از جابه‌جایی و انتها به انته چکیده کاملSIP به عنوان پروتكل سیگنالینگ برای زیرسیستم‌های مبتنی برIP (IMS) در نظر گرفته شده و از طرفی IMS به عنوان پلتفرم شبكه‌های نسل آینده معرفی گردیده است. SIP برخلاف ویژگی‌های مثبتی مانند مبتنی بر متن، مبتنی بر IP، مستقل از داده انتقالی، پشتیبانی از جابه‌جایی و انتها به انتها بودن، فاقد مكانیزم مناسبی در مواجه با اضافه بار می‌باشد. از این رو، این چالش باعث خواهد شد كه كاربران گسترده شبكه‌های نسل آینده با افت شدید كیفیت در خدمات مواجه شوند. IMS توزیع‌شده، یك شبكه پیچیده محسوب می‌گردد كه متشكل از زیرسیستم‌هایی است كه با یكدیگر در فعل و انفعال می‌باشند. در نتیجه، سیستم‌های چندعامله می‌توانند ابزار مناسبی برای حل مشكل اضافه بار در این شبكه باشند. به این منظور، هر سرور IMS به عنوان یک عامل هوشمند در نظر گرفته می‌شود که با حفظ خودمختاری، قابلیت یادگیری و مذاکره با بقیه عامل‌ها را داراست تا اضافه بار توسط ارتباطات و دانش جابه‌جاشده در بین عامل‌ها رفع گردد. در این مقاله، به واسطه سیستم‌های چندعامله و خواص آنها، روش گام به گام مبتنی بر حذف ارائه گردیده که نتایج شبیه‌سازی و مقایسه با روش معروف ارائه‌شده قبلی، بهبود كارایی را نشان می‌دهد پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
5 - بهبود عملکرد طبقه‌بند شبکه عصبی چندجمله‌ای با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی نهنگ
مهسا معماری عباس حریفی عبدالله خلیلیشبکه عصبی چندجمله‌ای (PNN) یک الگوریتم یادگیری بانظارت و از محبوب‌ترین مدل‌های مورد استفاده در کاربردهای واقعی است. هرچه شبکه عصبی چندجمله‌ای از نظر تعداد توصیفات جزئی (PDها) و لایه‌ها ساختار پیچیده‌تری داشته باشد، نیاز به زمان و حجم بیشتری برای محاسبه و ذخیره‌سازی دارد چکیده کاملشبکه عصبی چندجمله‌ای (PNN) یک الگوریتم یادگیری بانظارت و از محبوب‌ترین مدل‌های مورد استفاده در کاربردهای واقعی است. هرچه شبکه عصبی چندجمله‌ای از نظر تعداد توصیفات جزئی (PDها) و لایه‌ها ساختار پیچیده‌تری داشته باشد، نیاز به زمان و حجم بیشتری برای محاسبه و ذخیره‌سازی دارد. در این تحقیق رویکرد جدیدی در زمینه بهبود کارایی طبقه‌بند شبکه عصبی چندجمله‌ای با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی نهنگ (WOA) به نام PNN-WOA پیشنهاد شده که علاوه بر افزایش دقت PNN، زمان و حجم محاسبات قابل تحملی دارد. در رویکرد پیشنهادی، PDها بر اساس ترکیب دوبه‌دوی ویژگی‌ها از نمونه‌های آموزشی در لایه اول تولید می‌شوند. مجموعه‌ای از PDهای تولیدشده در لایه اول، متغیرهای ورودی و بایاس، عصب‌های لایه دوم را تشکیل می‌دهند. در نهایت خروجی شبکه عصبی چندجمله‌ای، توسط مجموع وزن‌دهی شده خروجی‌های لایه دوم به دست می‌آید. با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی نهنگ (WOA) بهترین بردار ضرایب وزن‌دهی به گونه‌ای که شبکه PNN بیشترین دقت طبقه‌بندی را داشته باشد، به دست می‌آید. برای ارزیابی روش PNN-WOA از یازده مجموعه داده موجود در پایگاه داده UCI استفاده شد. نتایج نشان می‌دهند که PNN-WOA در مقایسه با روش‌های پیشین از قبیل PNN-RCGA، PNN-MOPPSO، RCPNN-PSO و S-TWSVM عملکرد مناسبی دارد. همچنین نتایج آزمون آماری فریدمن نشان می‌دهند که در مجموع، روش پیشنهادی PNN-WOA نسبت به سایر روش‌های مقایسه‌شده، از نظر آماری عملکرد بهتری (با مقدار P برابر 039/0) داشته است. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
6 - تشخیص دستگاه قطعه های موسیقی سنتی ایرانی بر مبنای استخراج توالی نت‌ها و استفاده از شبکه‌های LSTM
سینا غضنفری پور مرتضی خادمی عباس ابراهیمی مقدمدستهبندی دستگاه قطعات موسیقی سنتی ایرانی توسط کامپیوتر برای علاقه‌مندان موسیقی دستگاهی ایرانی، موضوعی بسیار جالب ولی پیچیده و چالش‌برانگیز است. این مسئله اولاً به دلیل کاربردهای فراوان آن در زمینه‌هایی مانند آهنگ‌سازی و آموزش موسیقی و ثانیاً به خاطر نیاز افراد عادی به چکیده کاملدستهبندی دستگاه قطعات موسیقی سنتی ایرانی توسط کامپیوتر برای علاقه‌مندان موسیقی دستگاهی ایرانی، موضوعی بسیار جالب ولی پیچیده و چالش‌برانگیز است. این مسئله اولاً به دلیل کاربردهای فراوان آن در زمینه‌هایی مانند آهنگ‌سازی و آموزش موسیقی و ثانیاً به خاطر نیاز افراد عادی به کامپیوتر برای تشخیص دستگاه از اهمیت بالایی برخوردار است. در این مقاله روشی برای تشخیص دستگاه و زیردستگاه یک قطعه موسیقی ایرانی بر پایه استخراج نت‌های متوالی، دسته‌بندی سلسله‌مراتبی و استفاده از شبکه‌های LSTM ارائه شده است. در این روش، قطعه موسیقی در مرحله اول به یکی از سه دسته کلی، دسته‌بندی می‌شود. دسته اول صرفاً شامل دستگاه ماهور، دسته دوم شامل دستگاه‌های شور و نوا و دسته سوم شامل دستگاه‌های همایون، سه‌گاه و چهارگاه است. سپس برای هر دسته بسته به نوع آن، تعداد متفاوت دسته‌بندهای دیگر اعمال می‌شود تا این که یکی از 6 دستگاه و یکی از 11 زیردستگاه موسیقی سنتی ایرانی مشخص گردد. این تحقیق به هیچ سبک نوازندگی و ساز خاصی محدود نشده و تحت تأثیر سرعت و تکنیک‌های نوازندگی قرار نمی‌گیرد. قطعات برچسب‌گذاری شده در پایگاه داده "اَرگ" که برای این تحقیق به وجود آمده است، به صورت تکنوازی هستند؛ اگرچه تعداد اندکی از آنها از هم‌نوایی سازهای کوبه‌ای (مانند تنبک) نیز در کنار سازهای ملودی بهرهمند می‌باشند. نتایج نشان می‌دهند که تشخیص 6 دستگاه اصلی و 11 زیردستگاه به ترتیب با دقت میانگین 5/74% و 35/66% انجام گرفته که نسبت به تحقیقات کم‌شمار مشابه، نتایج بهتری دارد. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
7 - ارائه روشی جدید بر مبنای تجزیه ماتریس غیر منفی برای کاهش ابعاد
مهدی حسین زاده اقدم مرتضی آنالویی جعفر تنهایادگیری ماشین در طی دهه‌های گذشته به دلیل طیف گسترده کاربردهای آن مورد استفاده زیادی قرار گرفته است. در اکثر کاربردهای یادگیری ماشین مانند خوشه‌بندی و طبقه‌بندی، ابعاد داده‌ها زیاد می‌باشد و استفاده از روش‌های کاهش ابعاد داده ضروری است. تجزیه ماتریس غیر منفی با استفاده چکیده کاملیادگیری ماشین در طی دهه‌های گذشته به دلیل طیف گسترده کاربردهای آن مورد استفاده زیادی قرار گرفته است. در اکثر کاربردهای یادگیری ماشین مانند خوشه‌بندی و طبقه‌بندی، ابعاد داده‌ها زیاد می‌باشد و استفاده از روش‌های کاهش ابعاد داده ضروری است. تجزیه ماتریس غیر منفی با استفاده از استخراج ویژگی‌ها معنایی از داده‌های با ابعاد زیاد کاهش ابعاد را انجام می‌دهد و در تجزیه ماتریس غیر منفی فقط نحوه مدل‌سازی هر بردار ویژگی در ماتریس‌های تجزیه‌شده را در نظر می‌گیرد و روابط بین بردارهای ویژگی را نادیده می‌گیرد. ارتباطات میان بردارهای ویژگی، تجزیه بهتری را برای کاربردهای یادگیری ماشین فراهم می‌کنند. در این مقاله، یک روش بر مبنای تجزیه ماتریس غیر منفی برای کاهش ابعاد داده‌ها ارائه شده که محدودیت‌هایی را بر روی هر جفت‌بردارهای ویژگی با استفاده از معیارهای مبتنی بر فاصله ایجاد می‌کند. روش پیشنهادی از نرم فروبنیوس به عنوان تابع هزینه برای ایجاد قوانین به روز رسانی استفاده می‌کند. نتایج آزمایش‌ها روی مجموعه داده‌ها نشان می‌دهد که قوانین به روز رسانی ضربی ارائه‌شده، سریع همگرا می‌شوند و در مقایسه با الگوریتم‌های دیگر نتایج بهتری را ارائه می‌کنند. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
8 - انتخاب کاربران و جمرهای با قابلیت برداشت انرژی در شبکه‌های چندبانده لینک بالای NOMA جهت بهبود عملکرد و امنیت شبکه
مریم نجیمیدر این مقاله، ارسال امن لینک بالا در ارسال چندگانه غیر متعامد (NOMA) با انتخاب کاربرهای مناسب جهت ارسال به سمت ایستگاه پایه (BS) در هر کانال و جمرهایی با قابلیت برداشت انرژی بررسی می‌گردد. در واقع، هر فریم زمانی به دو فاز تقسیم می‌شود. در فاز اول، جمرها توان خود را از ا چکیده کاملدر این مقاله، ارسال امن لینک بالا در ارسال چندگانه غیر متعامد (NOMA) با انتخاب کاربرهای مناسب جهت ارسال به سمت ایستگاه پایه (BS) در هر کانال و جمرهایی با قابلیت برداشت انرژی بررسی می‌گردد. در واقع، هر فریم زمانی به دو فاز تقسیم می‌شود. در فاز اول، جمرها توان خود را از ایستگاه پایه برداشت می‌کنند و در فاز دوم، کاربران انتخاب‌شده، ارسال لینک بالا را به صورت NOMA به ایستگاه پایه انجام می‌دهند، در حالی که جمر انتخاب‌شده، نویز ساختگی خود را برای گمراه‌کردن کاربر استراق سمع‌کننده ارسال می‌کند. در واقع، مسئله مورد نظر، بهینه‌سازی قابلیت گذردهی محرمانه با انتخاب کاربرهای مناسب در هر کانال فرکانسی جهت ارسال داده به ایستگاه پایه و نیز انتخاب جمرهای مناسب است، البته با قیودی که روی احتمال قطعی محرمانه (SOP) و احتمال قطعی ارتباط (COP) در نظر گرفته می‌شود. مسئله مورد نظر با استفاده از روش‌های مبتنی بر بهینه‌سازی محدب و شرایط KKT برای انتخاب کاربران مناسب، مطرح و الگوریتمی برای حل آن پیشنهاد می‌گردد و عملکرد سیستم برای روش پیشنهادی ارزیابی می‌شود. نتایج شبیه‌سازی بیانگر آن است که روش پیشنهادی، عملکرد بهتری از نظر بهبود قابلیت گذردهی و ایجاد امنیت در شبکه در شرایط و سناریوهای متفاوت نسبت به الگوریتم‌های محک در نظر گرفته شده دارد. پرونده مقاله