research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Proposal to Enhance NIDS
مقترح لتحسين نظام الشبكة لكشف التطفل

Journal: journal of kerbala university مجلة جامعة كربلاء ISSN: 18130410 Year: 2016 Volume: 14 Issue: 1 Pages: 145-151
Publisher: Kerbala University جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
Abstract

Proposed work aim to build a proposed Gain Association Rules -Based Network Intrusion Detection System (GARNIDS). GARNIDS trend to enhance traditional NIDS through using three of data mining algorithms; these are: Gain which is measure the entropy for each feature to detect it is Domination Degree (DD) for each attack, then feeding these features with their DD to a proposed Gain Association Rule (GAR) algorithm that to rank the features according to two parameters (frequency and DD). Finally customize K Nearest Neighbor (KNN) as misuse classifier (detect the intrusions and specify their types) the proposal assume the k equal to 3. Many experimental works are conducted to evaluate the proposal over the KDD'99 dataset and show the efficiency of KNN through registering 86% of accuracy with all features, 90% of accuracy with 25 top features and the accuracy was 98% with 8 top features. Also the Detection Rate (DR) and False Alarm Rates (FAR) are both measured with those three cases and still KNN with the top 8 features is the higher in DR and lower in FAR. Finally when try the proposal in real-time with tcpdump the third case register higher accuracy (93%).

العمل المقترح يهدف لبناء نظام شبكة لكشف التسلل المستند على الكسب للقواعد المترابطة . (GARNIDS) GARNIDS توجه النظام لتعزيز NIDS التقليدية من خلال استخدام ثلاثة من خوارزميات التنقيب عن البيانات؛ وهي: الربح الذي هو قياس الكسب لكل خاصية للكشف عن درجة الهيمنة لها (DD) لكل هجوم، ثم تغذية هذه الخصائص مع DD لخوارزمية القواعد المترابطة المعتمدة على الكسب لترتيب الخصائص وفقا لمعلمتين (التكرار ودرجة الهيمنة). وأخيرا خوارزمية أقرب جار (KNN)، استخدامت كمصنف من نوع اساءة الاستخدام (كشف الاختراقات وتحديد أنواعها) اقترح النظام عدد الجيران يساوي 3. تم اجراء العديد من الأعمال التجريبية لتقييم الاقتراح على مجموعة البيانات KDD'99 واظهر كفاءة KNN من خلال تسجيل 86٪ من الدقة مع كافة الخصائص، 90٪ من الدقة مع أهم 25 من الخصائص وكانت الدقة 98٪ مع أهم 8 خصائص. أيضا معدل الاكتشاف (DR) ومعدلات الإنذار الكاذبة (FAR) كلاهما تم قياسه مع الحالات الثلاث، ولا تزال KNN مع أهم 8 خصائص هي أعلى DR وأقل .FAR أخيرا حاول الاقتراح تنفيذ النظام بالوقت الحقيقي بواسطة TCPDUMP وتم ملاحظة ان الحالة الثالثة سجلت أعلى قدر من الدقة 93%.

Keywords

NIDS --- AR --- KNN --- Gain --- feature selection --- detection rate --- accuracy


Article
Proposed Method for Face Image Recognition Using Spectral Eigenvector Algorithms
طريقة مقترحة لتمييز صورة الوجه بأستعمال خوارزمية المتجهات الطيفية

Author: Raghad Mohammed Hadi رغد محمد هادي
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2016 Issue: 37 Pages: 373-391
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

Facial recognition systems are computer-based security systems that are able to automatically detect and identify human faces. Biometric systems Though Iris Scan, Finger Print and Hand Geometry biometric system have proven to be effective, it requires cooperation from the person being scanned, the last are critical in a wide range of applications such as banking system, E-commerce, smart cards, and access control to secure system, face recognition system is one of the most reliable biometric systems, which is used for identifying persons. The proposed system describes a method for human recognition based on eigenface, correlation distance, training set of images, and a threshold which it used to classify the images and accept the detection of images that have a minimum value below the threshold. And noise removal used to enhance the performance of the original PCA algorithm in the recognition process; it gives more accurate results in recognition. This study aim is to design a face image recognition system, which is capable of identifying a face with high level of accuracy. Therefore, this system can be applied to a wide range of many applications.

أنظمة التعرف على الوجه وانظمة الامن المعتمدة على الحاسوب هي الانظمة القادرة على تحديد والكشف عن الوجوه البشرية تلقائيا. نظم التحقق من الهوية من خلال المسح الضوئي لقزحية العين و اخذ بصمات الاصابع ونظام التحقق من الهوية هندسيا , ثبت بانها فعالة لكنها تتطلب التعاون من شخص يقوم بمسحها ضوئيا. وتم استخدام نظم التحقق من الهوية في مجموعة واسعة من التطبيقات مثل النظام المصرفي، التجارة الإلكترونية، والبطاقات الذكية، والتحكم في الوصول لتأمين النظام ونظام التعرف على الوجه هو واحد من اكثر نظم التحقق من الهوية موثوقية والذي يستخدم للتعرف على الأشخاص. والنظام المقترح قد استخدم طريقة تدعى محددات الوجه وبعد الارتباط مع مجموعة من الصور المعدة للتدريب بحيث يمكننا تصنيف الصور بالاعتماد على تغيير قيمة العتبة ((threshold داخل نطاق معين واستعراض الصور التي لها قيمة قليلة تحت قيمة العتبة بحيث نحصل على نتائج أكثر دقة في التعرف على الوجوه خصوصا عند إزالة الضوضاء من محددات الوجه. الهدف من هذا البحث هو دراسة لتصميم مقترح نظام التعرف على صورة الوجه، والتي لها القدرة على تحديد وكشف الوجوه مع مستوى عال من الدقة وبالتالي فإن هذا النظام يمكن استخدامه في مجموعة واسعة من التطبيقات.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2016 (2)