research centers


Search results: Found 7

Listing 1 - 7 of 7
Sort by

Article
INTRUSION DETECTION USING A MIXED FEATURES FUZZY CLUSTERING ALGORITHM
كشف التطفل عن طريق استخدام خوارزمية التجمع الضبابية ذات الميزات المختلطة

Authors: Sarab M. Hameed سراب مجيد حميد --- Sumaia Saad Sulaiman سمية سعد سليمان
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2012 Volume: 53 Issue: 2 Pages: 427-434
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Proliferation of network systems and growing usage of Internet make network security issue to be more important. Intrusion detection is an important factor in keeping network secure. The main aim of intrusion detection is to classify behavior of a system into normal and intrusive behaviors. However, the normal and the attack behaviors in networks are hard to predict as the boundaries between them cannot be well distinct. This paper presents an algorithm for intrusion detection that combines both fuzzy C Means (FCM) and FCM for symbolic features algorithms in one. Experimental results on the Knowledge Discovery and Data Mining Cup 1999 (KDD cup 99) intrusion detection dataset show that the average detection rate of this algorithm is 99%. The results indicate that the proposed algorithm is able to distinguish between normal and attack behaviors with high detection rate.

انتشار نظم الشبكة والاستعمال المتزايد للإنترنت يجعل قضية الأمن أكثر أهمية. كشف المتطفل هو عامل مهما في حفظ الشبكة آمنة. الهدف الرئيسي لكشف المتطفلين هو تصنيف سلوك النظام إلى سلوك طبيعي وهجومي. ومع ذلك، فإن السلوك الطبيعي والهجومي في الشبكات يصعب التنبؤ بها والحدود بينهما لا يمكن أن تكون متميزة أيضا. يقدم هذا البحث خوارزمية جديدة تجمع بين خوارزمية FCM, FCM ذو الميزات الرمزية لكشف التطفل. أظهرت النتائج التجريبية علىKDD cup 99 بان معدل اكتشاف الخوارزمية المقترحة هو 99 ٪. تشير النتائج أن الخوارزمية المقترحة قادرة على التمييز بين السلوك الطبيعي والهجومي بمعدل اكتشاف عالي.


Article
Unsupervised Segmentation Method for Thyroid Nodules in Ultrasound Images
طريقة تقسيم غيرمرشدة لعقيدات الغدة الدرقية لصور الموجات فوق الصوتية

Authors: Hajer Z. Refaat هاجر زهير رفعت --- Faleh H. Mahmood فالح حسن محمود
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2016 Volume: 57 Issue: 4C Pages: 2994-3004
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Thyroid is a small butterfly shaped gland located in the front of the neck just below the Adams apple. Thyroid is one of the endocrine gland, which produces hormones that help the body to control metabolism. A different thyroid disorder includes Hyperthyroidism, Hypothyroidism, and thyroid nodules (benign/malignant). Ultrasound imaging is most commonly used to detect and classify abnormalities of the thyroid gland. Segmentation method is a tool that used widely in many applications including medical image processing. One of the common applications of segmentation is in medical image analysis for clinical diagnosis that has an important role in terms of quality and quantity. The main objective of this research is to use the Computer-Aided Diagnosis (CAD) algorithms to help the early detection of thyroid tumors. Thyroid ultrasound images may contain speckle noise which leads to obtain incorrect result. In order to obtain good accuracy; the noise must be removed from the input image. Those propose method is started with pre-processing of the thyroid ultrasound image to enhance its contrast and removing the undesired noise in order to make the image suitable for further processing. In our proposed work, we are using bilateral filter and unsharp filter to remove speckle noise to perform the pre-processing operations on the thyroid ultrasound images. The segmentation process is performed by using Fuzzy C-Means (FCM) algorithm to detect and segment thyroid ultrasound images for the thyroid region extracted image to 6 classes for two sample normal and abnormal images. The resulted segmented ultrasound images, and then used to extract the tumor region from thyroid's image.

الغدة الدرقية هي غدة على شكل فراشة صغيرة تقع في الجزء الأمامي من الرقبة أقل بقليل من تفاحة ادام. الغدة الدرقية هي واحدة من الغدد الصماء، التي تنتج الهرمونات التي تساعد الجسم على السيطرة على عملية التمثيل الغذائي. يتضمن اضطرابات الغدة الدرقية المختلفة , نشاط الغدة الدرقية المفرطة، تضخم الغدة الدرقية، وعقيدات الغدة الدرقية (الحميدة / الخبيثة). يعتبر التصوير بالموجات فوق الصوتية ((Ultrasound الأكثر شيوعا لكشف وتصنيف شذوذ الغدة الدرقية. ان طريقة تقسيم الصور هو الأداة التي تستخدم على نطاق واسع في العديد من تطبيقات المعالجة الصورية بما في ذلك معالجة الصور الطبية وهي واحدة من التطبيقات المهمة والشائعة للتجزئة لغرض تحليل الصور الطبية وكذلك لتشخيص المرض سريريا والتي لها دور مهم من حيث النوعية والكمية. الهدف الرئيسي من هذا البحث هو استخدام خوارزميات التشخيص بواسطة الحاسوب (CAD) للمساعدة في الكشف المبكر عن أورام الغدة الدرقية. ان صور الغدة الدرقية الماخوذة بواسطة الموجات فوق الصوتية(US) تحتوي على ضوضاء بقعية تؤدي الى حصول نتائج غير مرغوب فيها .ولغرض الحصول على نتائج مرضية يجب ازالة الضوضاء من تلك الصور . الطريقة المقترحة تتمثل بالتهيئة الاولية ما قبل المعالجة لصورالموجات فوق الصوتية للغدة الدرقية لغرض زيادة الوضوحية وإزالة الضوضاء غير المرغوب فيها من أجل جعل الصورة مناسبة للمعالجة. وقد تم اعتماد المرشحات لهذا الغرض. ان عملية تجزئة الصورة تمت باستخدام خوارزمية معدل التضبيب المسماة بالـ ( Fuzzy C-Mean (FCM) لتجزئة الصورة الى ستة اجزاء. حيث تم استخدام نتائجها بعد ذلك لعزل منطقة الورم من صورة الغدة الدرقية .


Article
Images Analysis by Using Fuzzy Clustering

Author: Shahla Hazim Ahmed Kharofa
Journal: Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics مجلة القادسية لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 20740204 / 25213504 Year: 2019 Volume: 11 Issue: 1 Pages: Comp Page 33-40
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

The Fuzzy C-Mean algorithm is one of the most famous fuzzy clustering techniques. The process of fuzzy clustering is a useful method in analyzing many patterns and images. The Fuzzy C-Mean algorithm is widely used and based on the objective function reduction through adding membership values and the fuzzy coefficient. The Mean Absolute Error (MAE) was also measured in this research for each execution.The research found that when the number of clusters increases, the mean absolute error value is reduced. When the number of clusters increased. The more details in the resulting image were not present in the original image. This helps in the analysis of the images.In this research, medical images were treated and analyzed. The analysis helps physicians explain the patient's health status and also according to suggested algorithm helps them to diagnose the possibility of a particular disease or tumor. A Matlab program was created to perform the analysis.


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
Propose Multi level Network Intrusion Detection System to detect intrusion in Cloud Environment
اقتراح نظام كشف تطفل شبكي متعدد المستوى لكشف التسلل في بيئة الحوسبة السحابية

Authors: Shawq malik Mehibes شوق مالك محيبس --- Soukaena H. Hashim سكينة حسن هاشم
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2018 Issue: 29 Pages: 41-61
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

Cloud computing is one of the popular technologies, which can used by most organizations because of its attractive properties such as availability, flexibility, integrity. The open and distributed structure of Cloud Computing and the services provided by it make it attractive aim for potential cyber-attacks by intruders. Network intrusion detection system (NIDS) represents important security mechanism, provides defence layer which monitors network traffic to detect suspicious activity and policy violations. This work proposed Multi-level-NIDS to detect intrusions and the type of intrusion in traditional/Cloud network. The proposed system evaluated with kdd99 dataset, the experimental results shows the efficiency and capability of the proposed system in detect attack and type of attack.

الحوسبة السحابية هي واحدة من التقنيات الشائعة،التي تستخدم في معظم المؤسسات لما لها من خصائص مميزة مثل التوافر، المرونة ، التكامل. لهيكلية المفتوحة والموزعة للحوسبة السحابية والخدمات المقدمة جعلتها هدف محبب للهجمات الالكترونية المحتملة. نظام كشف التطفل الشبكي (NIDS) يمثل الية امنية مهمة،توفر طبقة دفاعية التي تراقب حركة مرور الشبكة للكشف عن نشاطات مشبوهة او انتهاك للسياسات. هذا العمل يقترح نظام كشف تطفل شبكي متعدد المستوى لكشف التطفل ونوع التطفل في الشبكة التقليدية / السحابية. النظام المقترح قيم باستخدام مجموعة البيانات القياسية KDD99، النتائج التجريبية اظهرت كفاءة وقدرة النظام المقترح في كشف الهجوم ونوع الهجوم


Article
Comparison Between fuzzy C-Means Clustering (FCM) and geometrically guided condition Fuzzy C-Means clustering (ggc FCM)
مقارنة بين وسائل تجميع C-غامض (FCM) وحالة غامضة موجهة هندسيا المجموعات C-يعني (GGC FCM

Author: ZAKI .S. TOWFIK
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2010 Volume: 6 Issue: 2 Pages: 32-49
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

This paper compare between the traditional fuzzy C-Means clustering FCM and aproposed technique approach to geometrically guided fuzzy clustering. A modified fuzzy CMeansclustering (FCM), is extended to incorporate a priori geometrical information from spatialdomain in order to improve image segmentation. This leads to a new algorithm where the clusterguidance is determined by the membership values on neighboring pixels. The algorithm of FCMis tested on synthetic and real image to demonstrate the improved image segmentation comparedto traditional FCM.

المقارنة بين تَجَمُّع التضبيب بواسطة الوسيط C مع التَجَمُّع التضبيب الهندسي الموجه المشرط بواسطة الوسيط C يتم في هذا البحث المقارنة بين تَجَمُّع التضبيب بواسطة الوسيط C (التقليدي) و مع نظرة تقنية مقترحة إلى التَجَمُّع التضبيب الهندسي الموجه المشرط بواسطة الوسيط C. أي ان التجمّعُ التضبيب بواسطة الوسيط C يمكن تطويره ليشمل عملية دمج معلوماتَ هندسيةَ أولية. ضمن المجالِ المكانيِ ليقوم بعملية تُحسّينَ تجزئية الصورةِ. هذا يُؤدّي إلى خوارزمية جديدة بدلا من خوارزمية تَجَمُّع التضبيب بواسطة الوسيط C (التقليدي) يعمل على التوجيه بتحديد المعلومات على شكل عنقودي بواسطة قيم العضويةَ لنقاطِ الشاشة المتجاورة. إنّ خوارزميةَ تَجَمُّع التضبيب الهندسي الموجه المشرط بواسطة الوسيط C تم اختيارهاُ على الصورةِ الصناعيةِ و الصورة الحقيقيةِ لعَرْض تجزئة الصورةِ المُحسَّنِة بالمقارنة مع تَجَمُّع التضبيب بواسطة الوسيط تقليدي.


Article
Identification Forgery Image and Image Operation by FCM Algorithm
كشف الصور المزورة والمعالجة للصور عن طريق خوارزميه العنقدة المضببه

Authors: Hanaa Mohsin Ahmed ھناء محسن احمد --- Huda Mohammed Eid هدى محمد عيد
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2019 Issue: 31 Pages: 87-110
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

Digital images are easy to manipulate and edit due to availability of powerful image processing and editing software. It is possible to add or remove important features from an image without leaving any obvious traces of tampering. The structure of detection forgery image in general, includes some of basic stages, and the most important stage is extract features from image because these features is the basic to detected if an image original or not. In this paper, we give a structural to build identification of anti-forensic detecting using steganalytic approaches feature vector. To identify image anti_forensic and image processing. Where several approaches of steganalysis that depend on feature based steganalytic, one of these is Image Quality Measured (IQM). This goal can be achieved by using Fuzzy C Mean (FCM) and Euclidian distains (EU). Results obtained from testing this system for identify forgery image and image operation was with accuracy of 94.8%.

الصور الرقمية سهل التعديل والتلاعب بها نظرا لتوافر برامج قوية لمعالجة و التحرير الصور. في الوقت الحاضر، من الممكن أضافة أو إزالة الميزات الهامة من صورة دون ترك أي اثر واضحة من العبث (خلق صور مزوره). هيكليه الكشف عن الصور المزوره بشكل عام تشمل بعض المراحل الأساسية، وأهم مرحلة هو استخراج الخصائص الاحصائيه من الصورة لأن هذه الخصائص تكون أساسية للكشف عن إذا الصورة الأصلية أم لا. في هذه الورقة ،تم بناء هيكل لمعرفه الصورة المزوره وعمليات الصور باستخدام نهج تحليل الاخفاء السري والخصائص الاحصائيه. لتحديد صورة المزوره وعمليات الصور. حيث العديد من نهج تحليل الاخفاء السري التي تعتمد على الخصائص الاحصائيه، واحدة من هذه هي مقياس جودة الصورة (IQM). ويمكن تحقيق هذا الهدف عن طريق استخدام خوارزميه العنقدة المضببة (FCM) والمسافه الاقليديه (EU). وكانت النتائج التي تم الحصول عليها من اختبار هذا النظام لتحديد التزوير وعمليات الصورة بدقة 94.8٪.

Listing 1 - 7 of 7
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (7)


Language

English (4)

Arabic and English (2)


Year
From To Submit

2019 (2)

2018 (2)

2016 (1)

2012 (1)

2010 (1)