research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Optimal Spatial Distribution of Gasoline Stations in Baghdad Province Utilizing GIS Techniques
التوزيع المكاني المثالي لمحطات توزيع البنزين في محافظة بغداد باستخدام تقنيات نظم المعلومات الجغرافية

Authors: Sadic A. Numan صادق عباس نعمان --- Auday H. Shaban عدي حاتم شعبان --- Faleh H. Mahmood فالح حسن محمود
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2015 Volume: 56 Issue: 1C Pages: 853-865
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Studying the spatially distribution pattern of fuel station in province of Baghdad was done by utilizing GIS techniques which they are the most powerful tools for design, display and analysis for the spatial data. Nearest Neighbor Analysis method was applied for analyzing the spatial distributions of the fuel stations. Baghdad was considered to be divided in to two main parts (outskirts of Baghdad and center of Baghdad). The nearest neighbour for all parts of Baghdad indicates for the distribution pattern is random and differs from place to another in randomly rate.

تم في هذا البحث دراسة نمط التوزيع لمحطات تجهيز الوقود في محافظة بغداد باستخدام تقنيات نظم المعلومات الجغرافية والتي تعتبر من اهم الادوات الفعالة في تصميم وتحليل وعرض البيانات المكانية. تم استخدام طرق احصائية تدعى الجوار الاقرب لتحليل التوزيع المكاني لمحطات الوقود وذلك باعتماد تقسيم محافظة بغداد الى منطقة الرصافة ومنطقة الكرخ كمركز بغداد بالاضافة الى مناطق محيط بغداد. لقد وجد بان نمط التوزيع المكاني لمحطات توزيع الوقود هو عشوائي وبنسب عشوائية مختلفة من منطقة الى اخرى.


Article
Anomaly Detection by Using Hybrid Method
كشف المتطفلين باستخدام طريقة هجينة

Author: Mohamed H. Ghaleb محمد حسين غالب
Journal: Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics مجلة القادسية لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 20740204 / 25213504 Year: 2017 Volume: 9 Issue: 1 Pages: 99-107
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper a new approach has been designed for Intrusion Detection System (IDS). The detection will be for misuse and anomalies for training and testing data detecting the normal users or attacks users. The method used in this research is a hybrid method from supervised learning and text recognition field for (IDS). Random Forest algorithm used as a supervised learning method to choose the features and k-Nearest Neighbours is a text recognition algorithm used to detect and classify of the legitimate and illegitimate attack types. The experimental results have shown that the most accurate results is that obtained by using the proposed method and proved that the proposed method can classify the unknown attacks. The results obtained by using benchmark dataset which are: KDD Cup 1999 dataset.

في هذا البحث تم تصميم طريقة جديدة في انظمة الكشف عن الدخلاء ( المتطفلين) للشبكة الحاسوبية الالكترونية, عملية الكشف كانت لسيئي الاستخدام للشبكة من خلال استخدام بيانات تجريبية وتدريبية صنفت عالميا للتمييز بين المستخدمين الاعتياديين والمستخدمين اللذين يهاجمون الشبكة. الطريقة المستخدمة في هذا البحث هي طريقة هجينة بين خوارزمية التمييز العشوائي ( supervised learning random forest) والتي استخدمت في تحديد الخصائص المهمة في الكشف عن المستخدمين السيئين وخوارزمية ( K-nearest Neighbours) والتي استخدمت لعملية الكشف والتصنيف لانواع الهجومات المعروفة والغير معروفة. اضهرت النتائج ان الطريقة المقترحة اعطت دقة عالية في التصنيف واثبتت بان لها فعالية في تصنيف الهجومات الغير معروفة وان العينات المتقدمة كانت عينات عالمية من شركة (KDD Cap 1999) والتي تحتوي على انواع مختلفة من الهجومات .

Keywords

IDS --- Random Forest --- RF --- k-Nearest Neighbour --- kNN

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2017 (1)

2015 (1)