A modern technology in the area of intrusion detection is honeypot technology that unlike common IDSs tends to provide the attacker with all the necessary resources needed for a successful attack. Honeypots provide a platform for studying the methods and tools used by the intruders (blackhat community), thus deriving their value from the unauthorized use of their resources. This paper discusses the design of a dynamic honeypot, which is an autonomous honeypot capable of adapting in a dynamic and constantly changing network environment. The dynamic honeypot approach integrates passive or active probing and virtual honeypots. This approach addresses the challenge of deploying and configuring virtual honeypots

ان التقنية الحديثة و الخاصة بالعمل على اكتشاف و تعقب المتطفلين باستخدام تقنية جرار العسل و التي تقود الى عملية اليى عملية توفير كل المصادر المطلوبة حول هوية المهاجمين اي عملية اكتشاف المهاجمين الناجحة, جرار العسل توفر رصيف او ارضية جيدة لدراسة الطرق و الادوات الخاصة بعملية التعقب تلك و من خلال عملية الاشتقاق لتلك المصادر يمكن توفير معلومات جيدة و ناجحة عن عملية التقب. في هذا البحث يناقش تقنية جرار العسل المتحركة و التي لها القابلية على التكيف مع عملية تحويل في بيئة و هيئة الشبكات المستخدمة, كذلك فان جرار العسل المتحركة تقدم طريقة صحيحة و جيدة و فعالة في عملية التقصي باستخدام جرار العسل الوهمية كما ان البحث يقدم و يوفر عناوين و التي من خلالها يتم التحدي من خلال الانتشار و تشكيل جرار العسل الوهمية حول الشبكات المتحركة و الذي يتم من خلال توفير جرار العسل الافتراضية التي من خلالها يتم حجب و اكتشاف الاشخاص المتطفلين داخل الشبكة التحركة.

IDS --- Intrusion Detection System. --- IDS نظام لكشف التسلل --- .

Abstract - This research proposes “Integrated Network Intrusion Detection System (INIDS)” which is NIDS for wire/wireless networks. INIDN consider features of the three layers; transport and Internet layers for wire and data link layer for wireless. The proposal is a Data Mining (DM)-based INIDS, which trained over a labeled wire and wireless datasets (each transaction labeled normal, intrusion name or unknown), INIDS is a hybrid IDS (anomaly and misuse). INIDS, train and construct two separated proposed models these are, Wire-NIDS and Wireless-NIDS then integrate the two models to build the final INIDS. Wire-NIDS use NSL-KDD dataset; use Principle Component Analysis (PCA) as a feature extraction, and use Support Vector Machine (SVM) with Artificial Neural Network (ANN) as classifiers. Wireless-NIDS use proposed Wdataset dataset, use Gain Ratio (GR) as feature selection, and use Naïve Bayesian (NB) as a classifier. The results obtained from executing the proposed INIDS model showing that Wire-NIDS and Wireless-NIDS classifier accuracy and detection rate is generally higher with the subset of features obtained by PCA (8 from 41) and GR (8 from 17) than with all sets of features. Proposed confusion matrix of INIDS gives less confusion in detection rates with reduced features.Keywords: IDS, SVM, ANN, NB, PCA, and GR.

IDS --- SVM --- ANN --- NB --- PCA --- and GR

Security system is the immune system for computers which is similar to the immune system in the human body. This includes all operations required to protect computer and systems from intruders. The aim of this paper is to develop an anomaly-based intrusion detection system (IDS) that can promptly detect and classify various attacks. Anomaly-based IDSs need to be able to learn the dynamically changing behavior of users or systems. In this paper are experimenting with packet behavior as parameters in anomaly intrusion detection. There are several methods to assist IDSs to learn system's behavior. The proposed IDS use a back propagation artificial neural network (ANN) to learn system's behavior. A new operation has been added to this work by minimize the property of packet from 22 properties to 4 main properties. The KDD'99 data set had been used in the experiments and the obtained results satisfy the work objective.

نظام الأمن هو الجهاز المناعي لأجهزة الكمبيوتر التي هي مماثلة لجهاز المناعة في جسم الإنسان. وهذا يشمل جميع العمليات اللازمة لحماية أنظمة الكمبيوتر من الدخلاء و. الهدف من هذا العمل هو القائم على (IDS) نظام كشف التسلل امكانية الكشف فورا وتصنيف الهجمات المختلفة . أساس الشذوذ في حاجة لتكون قادرة على تعلم السلوك تغيير حيوي من المستخدمين أو الأنظمة. في هذا البحث تم استخدام تدريب سلوك الحزمة الداخله للحاسوب كمدخلات في كشف التسلل ,واستخدمت الشبكات العصبية لتعلم سلوك الصحيح للنظام . كما تم إضافة عملية جديدة للبحث عن طريق تقليل خصائص الحزمة من 22 خاصية الى 4 خواص اساسية وظهرة زيادة في نسبة الكشف حوالي .%10 كما تم استخدام KDD'99عليها تلبية لهدف العمل .

minimize property --- anomaly detection --- IDS --- intrusion --- KDD’99 --- neural network

Intrusion detection systems have sequential steps begin with selecting training and testing dataset, the preprocessing dataset, selecting most important features, and finally constructing the most reliable classifier. This research focuses on building a reliable Network Intrusion Detection System (NIDS) to detect traditional and modern attacks with minimum number of features. The proposal creates dataset depending on KDD. The proposal will inject KDD with new sessions to represent most modern attacks. This update requires adding new features for the dataset, since these features are critical to detect these modern attacks. The proposal considers updated dataset without any assumptions says that the dataset is idealism, so there are preprocessing steps to be done to make it consistence for training and constructing the classifier. Meta heuristic bee’s algorithm will be used as Feature Selection technique with the support of two of statistical ranking filters. The ranking of features with bee give an optimized ordering to the most critical and intrinsic features in the space of training and constructing classifier. The results obtained by constructing the most reliable classifiers Interactive Dichotomizer 3 classifier (ID3), Naïve Bayesian Classifier (NB), Artificial Neural Network (ANN) and Support Vector Machine (SVM) depending on both updated dataset and bee’s ranked features sets give effective efficiency in reducing false alarms and increasing detection rates.

يتكون تحسين نظام كشف التطفل الشبكي باستخدام خوارزمية النحل ومجموعة بيانات KDD أنظمة كشف التطفل من خطوات متتابعة تبدأ مع اختيار مجموعة البيانات الخاصة بالتدريب والاختبار , ثم المعالجة الأولية لمجموعة البيانات واختيار الخصائص المهمة، وأخيرا بناء المصنف الأكثر موثوقية. يركز هذا البحث على بناء نظام كشف تطفل شبكي لكشف وتحديد الهجوم التقليدي والحديث مع اقل عدد من الخصائص. يقوم المقترح بخلق مجموعة بيانات تعتمد على الـ KDD . المقترح سوف يقوم بضخ جلسات ارتباط شكلية الى KDD تمثل المجوعات الأكثر حداثة. يتطلب هذا التحديث إضافة خصائص جديدة لمجموعة البيانات حيث أن هذه الخصائص تكون مهمتها تحديث الهجمات الحديثة. يأخذ المقترح بنظر الاعتبار مجموعة البيانات المحدثة بدون أي افتراضات تقول أن مجموعة البيانات مثالية ولذلك هناك خطوات معالجة أولية سوف يتم إيجازها لجعل مجموعة البيانات متناسقة في رحلة بناء واختيار المصنف. استخدمت خوارزمية النحل كتقنية اختبار الخصائص مع دعم من اثنين من مرشحات التريب الاحصائية في فضاء بناء واختيار المصنف. تعتمد النتائج المستحصلة بواسطة بناء المصنف الأكثر موثوقية ID3, NB, ANN على كلاهما مجوعة البيانات المحدثة وخوارزمية النحل كتقنية لترتيب الخصائص حسب أهميتها أعطت نتائج مهمة جدا . في تقليص الإنذارات الخاطئة وزيادة نسبة الكشف.

IDS --- feature reduction --- KDD training data --- bee’s algorithm --- IDS، إختزال الخصائص، مجموعة بيانات KDD، خوارزمية النحل

In this study, thermal-hydraulic performance of a confined slot jet impingement with Al2O3-water nanofluid has been numerically investigated over Reynolds number ranges of 100-1000. Two triangular ribs are mounted at a heated target wall; one rib located on the right side of the stagnation point and another one located on left side of the stagnation point. The governing momentum, continuity and energy equations in the body-fitted coordinates terms are solved using the finite volume method and determined iteratively based on SIMPLE algorithm. In this study, effects of Reynolds number, rib height and rib location on the thermal and flow characteristics have been displayed and discussed. Numerical results show an increase in the average Nusselt number and pressure drop when Reynolds number and rib height increases. In addition, the pressure drop and average Nusselt number increases with decrease the space between the stagnation point and rib. The maximum enhancement of the average Nusselt number is up to 39 % at Reynolds number of 1000, the rib height of 0.3, rib location of 2 and nanoparticles volume fraction of 4%. The best thermal-hydraulic performance of the impinging jet can be obtained when the rib height of 0.2 and rib location of 2 from the stagnation point with 4% nanoparticles volume fraction.

Jet Impingement --- Thermal-hydraulic performance --- Nanoflu-ids --- Laminar flow --- Finite volume method.