research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Fuzzy Rough Set based Feature Selection and Enhanced KNN Classifier for Intrusion Detection
استخدام نظرية المجاميع العشوائية المضببة القائمة على ميزة الاختيار وخوارزمية تصنيف الجار الأقرب المحسنة لكشف التسلل في قواعد بيانات شبكات الانترنيت

Author: Osamah Mohammed Fadhil
Journal: journal of kerbala university مجلة جامعة كربلاء ISSN: 18130410 Year: 2016 Volume: 14 Issue: 2 Pages: 72-86
Publisher: Kerbala University جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
Abstract

Intrusion detection systems are used to detect and prevent the attacks in networks and databases. However, the increase in the dimension of the network dataset has become a major problem nowadays. Feature selection is used to reduce the dimension of the attributes present in those huge data sets. Classical Feature selection algorithms are based on Rough set theory, neighborhood rough set theory and fuzzy sets. Rough Set Attribute Reduction Algorithm is one of the major theories used for successfully reducing the attributes by removing redundancies. In this algorithm, significant features are selected data are extracted. In this paper, a new feature selection algorithm is proposed using the Maximum dependence Maximum Significance algorithm. This algorithm is used for selecting the minimal number of attributes has been from KDD data set. Moreover, a new K-Nearest Neighborhood based algorithm is proposed for classifying data set. This proposed feature selection algorithm considerably reduces the unwanted attributes or features and the classification algorithm finds the type of intrusion effectively. This system is very efficient in detecting attacks and effectively reduces the false alarm rate. The proposed feature selection and classification algorithms enhance the performance of the IDS in detecting the attacks

تستخدم انظمة كشف التسلل لكشف ومنع الهجمات في قواعد بيانات الشبكات. ومع ذلك، فان التوسع في مجالات قواعد بيانات الشبكات أصبح يمثل مشكله رئيسية هذه الايام. خاصية اختيار الميزة استخدمت لتقليل من حده هذه المشكلة التي تتمثل في ضخامة البيانات. خوارزمية اختيار البيانات التقليدية استندت على نظرية الأنظمة العشوائية ونظرية الأنظمة العشوائية المجاورة والمجاميع المضببة. خوارزمية تقليل الأنظمة العشوائية هي واحده من النظريات الرئيسية التي نجحت في تقليل السمات من خلال حذف الزوائد في هذه الخوارزمية، فان صفات مهمة تم تجريبها على بيانات مختصرة.في هذه البحث، تم اقتراح خوارزمية اختيار سمات جديده باستخدام الحد الأقصى اعتمادا على خوارزمية الدلالة القصوى. وتستخدم هذه الخوارزمية لاختيار الحد الأدنى لعدد من صفات مجموعة البيانات KDD. وعلاوة على ذلك، تم اقتراح خوارزمية جديدة (K-Nearest Neighborhood) لتصنيف مجموعة البيانات. خاصية خوارزمية الاختيار المقترحة قللت وبشكل ملحوظ من البيانات الغير مرغوب فيها، ووجدت خوارزمية التصنيف نوع التسلل بشكل فعال. وهذا النظام يعتبر فعال جدا في كشف الهجمات ويقلل من فعالية معدل انذار كاذب. ان اختيار خوارزمية السمات المقترحة وتصنيفها عزز من أداء نظام كشف التسلل.


Article
Analytic study for the parallel processing algorithms
دراسة تحليلية في خوارزميات المعالجة المتوازية

Authors: Wissam Ali Hussein Salman al-Kuzaey --- Osamah Mohammed Fadhil Alyasiri
Journal: journal of kerbala university مجلة جامعة كربلاء ISSN: 18130410 Year: 2017 Volume: 15 Issue: 3 Pages: 134-145
Publisher: Kerbala University جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
Abstract

Parallel processing technology is considered a new and important branch of the (IT) because of what it had of an extra-large prospects that expansion and rapid the processing in the computer, to make sure the work of this technique is correct and effective thus. The researcher found several ways to manage these processes which are called Algorithms (Parallel Processing Algorithms) because this technology is important, in this paper we try to cover topics such as: what is the parallel processing, what are the types of its computers, in addition to the definition of parallel processing algorithms and how to analyze them. Also, in this paper, some studies about this technique have been mentioned.Furthermore, the designing and building processing parallel algorithms has been taken as an example. Moreover, building an algorithm called (publication Algorithms) which enables the user to access of more than one processor to a specific location in memory at a same time.The conclusion obtains some results from this paper as well as some of the recommendations

تعتبر تكنولوجيا المعالجة المتوازية فرع جديد ومهم لفرع تكنولوجيا المعلومات لما تحتويه على احتمالات كبيرة جدا لتوسيع وتسريع المعالجة في الحاسوب، ولضمان عمل هذه التقنية بشكل صحيح وفعال وجدت عدة طرق لإدارة هذه العمليات سميت خوارزميات المعالجة المتوازية كونها مهمة في هذا الوقت. في هذا البحث، حاولنا تغطية المواضيع مثل ما هي المعالجة المتوازية وما هي أنواع الحواسيب التي نستخدمها في المعالجة المتوازية بالإضافة إلى تعريف خوارزميات المعالجة المتوازية وكيفية تحليلها. أيضا في هذا البحث، أشرنا الى دراسات حول هذه التقنية، بالإضافة إلى ذلك، درسنا كيفية تصميم وبناء خوارزميات المعالجة المتوازية كمثال على ذلك، قمنا ببناء خوارزمية وصف نشر خوارزمية والتي تمكن من وصول أكثر من معالج واحد إلى موقع معين في الذاكرة في نفس الوقت. وكان الاستنتاج بعض النتائج المتحصل عليها من هذا البحث وكذلك بعض التوصيات والتوفيق من الله.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2017 (1)

2016 (1)