research centers


Search results: Found 4

Listing 1 - 4 of 4
Sort by

Article
Proposed Network Intrusion Detection System In Cloud Environment Based on Back Propagation Neural Network

Authors: Shawq Malik Mehibs --- Soukaena Hassan Hashim
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2018 Volume: 26 Issue: 1 Pages: 2-40
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

Cloud computing is distributed architecture, providing computing facilities and storage resource as a service over the internet. This low-cost service fulfills the basic requirements of users. Because of the open nature and services introduced by cloud computing intruders impersonate legitimate users and misuse cloud resource and services. To detect intruders and suspicious activities in and around the cloud computing environment, intrusion detection system used to discover the illegitimate users and suspicious action by monitors different user activities on the network .this work proposed based back propagation artificial neural network to construct t network intrusion detection in the cloud environment. The proposed module evaluated with kdd99 dataset the experimental results shows promising approach to detect attack with high detection rate and low false alarm rate.

الحوسبة السحابية هي هيكيلة موزعة توفر قدرات حسابية, موارد تحزين كخدمة عبر الانترنت للأيفاء بمتطلبات المستخدم بسعر منخفض .بسبب طبيعة الحوسبة السحابية المفتوحة والخدمة المقدمة المتسللين ينتحلون المستخدمين المخولين وبعد ذلك يسيئون استخدام موارد وخدمات الحوسبة السحابية . لكشف المتسللين والانشطة المشبوة في بيئة الحوسبة السحابية ،نظام كشف التطفل يستخدم لكشف المستخدمين الغير مخولين والانشطة المشبوهة بواسطة فحص نشاطات المستخدم على الشبكة .في هذا البحث استخدمت خوارزمية الشبكات العصبية الاصطناعية (BP) لبناء نظام كشف تطفل في بيئة السحابية .النظام المقترح اختبر باستخدام بيانات KDD99 . اظهرت النتائج ان النظام المقترح يشكل طريقة واعدة تتميز بدقة عالية مع نسبة انذار كاذبة منخفضة.


Article
Proposed Network Intrusion Detection System Based on Fuzzy c Mean Algorithm in Cloud Computing Environment

Authors: Shawq Malik Mehibs --- Soukaena Hassan Hashim
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2018 Volume: 26 Issue: 2 Pages: 27-35
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

Nowadays cloud computing had become is an integral part of IT industry, cloud computing provides Working environment allow a user of environmental to share data and resources over the internet. Where cloud computing its virtual grouping of resources offered over the internet, this lead to different matters related to the security and privacy in cloud computing. And therefore, create intrusion detection very important to detect outsider and insider intruders of cloud computing with high detection rate and low false positive alarm in the cloud environment. This work proposed network intrusion detection module using fuzzy c mean algorithm. The kdd99 dataset used for experiments .the proposed system characterized by a high detection rate with low false positive alarm.

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 .


Article
Reducing Data Sparsity in Recommender Systems

Authors: Nadia F. Al-Bakri --- Soukaena Hassan Hashim
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2018 Volume: 21 Issue: 2 Pages: 138-147
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

Recommender systems are used to find user's interested things among a huge amount of digital information. Collaborative filtering is used to generate recommendations. However, the data sparsity problem leads to generate unreasonable recommendations for those users who provide no ratings. From this point, this paper presents a modest approach to enhance prediction in movielens dataset with high sparsity by applying collaborative filtering methods. The proposal consists of three consequence phases: preprocessing phase, similarity phase, prediction phase. The experimental results obtained conducting similarity measures against movielens user rating datasets show that the result of prediction is enhanced about 10% to15% with the non-sparse rating matrix.


Article
False alarm reduction for Network Intrusion Detection System by using Decision Tree classifier
تقليل الانذار الكاذب لنظام كشف التطفل الشبكي باستخدام مصنف شجرة القرار

Authors: Sarah Mohammed Shareef سارة محمد شريف --- Dr. Soukaena Hassan Hashim سكينة حسن هاشم
Journal: JOURNAL OF MADENAT ALELEM COLLEGE مجلة كلية مدينة العلم الجامعة ISSN: 2073,2295 Year: 2018 Volume: 10 Issue: 2 Pages: 76-87
Publisher: City College of Science University كلية مدينة العلم الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

Nowadays, Network security is one of the challenging issues with the rapid growth in information technology, this subject leading people to become increasingly aware of the threats to personal privacy through computer crime. Therefore, there is important to create intrusion detection system to detect malicious activities and various attacks on the internet with elevated detection rate and minimal false positive alarm. This paper proposed Network Intrusion Detection system using Decision Tree algorithm. To detect and classify attacks into four categories (DOS, Probe, R2L, U2R). The KDDcup99 dataset has been used to evaluate the activity of proposition system. The experimental results showed that the proposed system provides better results with high detection rate in experiment 1 (99.95%), experiment 2 (97.8%) and low false alarm rate in experiment 1 (0.05%), experiment 2 (2.2%).

في الوقت الحاضر, مع النمو السريع في تكنولوجيا المعلومات أصبحت امنية الشبكات واحدة من القضايا الصعبة مما جعل المستخدمين بان يكونوا على وعي متزايد من التهديدات للخصوصية الشخصية من خلال جريمة الكومبيوتر. لذلك، هناك أهمية لخلق نظام كشف تطفل للكشف عن الأنشطة الخبيثة والهجمات المختلفة على شبكة الإنترنت مع ارتفاع معدل الكشف وانخفاض إنذار إيجابي كاذب. هذا البحث اقترح نظام كشف تطفل شبكي باستخدام خوارزمية شجرة القـرار. للكشف وتصنيف الهجمات إلى أربع فئات (DOS،Probe، R2L،(U2R .لتقييم أداء نظام الاقتراح، تم استخدام بيانات KDD cup 99. وأظهرت النتائج التجريبية أن النظام المقترح يوفر نتائج أفضل مع معدل كشف عال ومعدل إنذار كاذب منخفض.

Listing 1 - 4 of 4
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (4)


Language

English (4)


Year
From To Submit

2018 (4)