مدير امور شاهد و ايثارگران دانشگاه آزاد اسلامي استان يزد-عضو نظام صنفی رایانه ای استان یزد به شماره 35030274-كارشناس it- گرافيست و طراح- مشاوره در امور تبليغات و روابط عمومي-امور حراستي و حفاظتي-محقق گزينش-مديريت امور اجرايي برگزاري جلسات، مراسم ها و نمايشگاهها https://cvbuilder.me/portfolio/0u34np 035-31872215 09132557816 mohsen.eghbali@gmail.com
توضیحات: تدريس در جهت تقويت بنيه علمي دانشجويان شاهد و ايثارگر دانشگاه آزاد اسلامي يزد تا شهريور 1396
توضیحات: یکی از روشهای تشخیص حملات DDoS به شبکه بکارگیری روش های یادگیری ماشین است. روشهای یادگیری ماشین با وجود آنکه توانایی تشخیص حملات روز صفر را دارند اما در مواجه با حجم زیاد ترافیک شبکه اینترنت اشیاء و عدم تعادل در مجموعه داده با چالش مواجه می‌باشند. در این مقاله، یک سیستم تشخیص نفوذ توزیع شده در لایه مه ارایه میشود تا به صورت غیرمتمرکز ترافیک حمله شبکه را تشخیص دهد. در روش پیشنهادی هر گره مه نقش یک سیستم تشخیص نفوذ را بر عهده دارد و لیست سیاه را بین خود با بلاک چین رد و بدل می‌کنند تا باعث افزایش محرمانگی در تشخیص حملات شود. در روش پیشنهادی هر گره مه با الگوریتم بهینهسازی کوآتی، ویژگیهای مهم ترافیک شبکه را تشخیص داده و سپس این ویژگی‌ها را برای یادگیری شبکه عصبی چند لایه استفاده می‌کند. انتخاب ویژگی باعث کاهش ابعلاد ترافیک و افزایش دقت و سرعت تشخیص حملات میشود. در روش پیشنهادی برای متعادلسازی ترافیک شبکه از روش یادگیری عمیق GAN بر پایه تئوری بازی استفاده میشود. آزمایشات انجام شده در محیط نرم‌افزاری متلب و روی مجموعه داده NSL-KDD نشان میدهد سیستم تشخیص نفوذ پیشنهادی در تشخیص حملات رد سرویس خدمات توزیع شده دارای دقت، حساسیت و صحتی به ترتیب برابر 98.67%، 98.52% و 98.34% است. روش پیشنهادی در تشخیص حملات به شبکه از روشهای انتخاب ویژگی نظیر الگوریتم وال، الگوریتم گرگ خاکستری و الگوریتم شاهین دقت بیشتری دارد و در تشخیص حملات نسبت به روشهای نظیر LSTM و CNN دقت بیشتری در تشخیص حملات به شبکه دارد.
توضیحات: گره های اینترنت اشیاء میتواند به انواع بدافزار آلوده شود و هر وسیله هوشمند به عنوان یک گره حمله کننده بات نت ظاهر شود. چالش بیشتر سیستمهای تشخیص نفوذ در اینترنت اشیاء، عدم انتخاب ویژگی هوشمندانه و عدم تعادل مجموعه داده آموزشی و متمرکز بودن است. در این مقاله یک سیستم تشخیص نفوذ کارآمد برای اینترنت اشیاء بر اساس معماری توزیع شده شبکه SDN ارایه شده است. در روش پیشنهادی در مرحله اول مجموعه داده با استفاده از روش SMOTE متعادلسازی میشود و سپس در مرحله دوم با استفاده از الگوریتم بهینهسازی کرکس افریقایی، ویژگیهای مهم انتخاب میشود. در مرحله سوم روش یادگیری عمیق LSTM در کنترلر SDNآموزش داده میشود تا سوئیچهای شبکه SDN از این مدل آموزش یافته برای تشخیص حملات استفاده نمایند. در روش پیشنهادی آدرس گرههای حمله کننده بین سوئیچهای SDN به اشتراک گذاشته میشود تا گره حمله کننده در همه سوئیچها به عنوان گره حمله کننده تشخیص داده شود و حملات DDoS متوقف شود. آزمایشات در محیط متلب و در مجموعه داده NSL-KDD اجراء شده است و نتایج آزمایشات نشان میدهد روش پیشنهادی در تشخیص حملات دارای دقت، حساسیت و صحتی برابر 99.34%، 99.16% و 98.93% است. روش پیشنهادی در تشخیص حملات DDoS نسبت به روشهای انتخاب ویژگی مبتنی بر الگوریتم بهینهسازی وال، الگوریتم بهینه سازی شاهین، الگوریتم بهینهسازی عقاب طلایی دقت بیشتری دارد. روش پیشنهادی در تشخیص حملات DDoS نسبت به روشهای یادگیری عمیق از جمله LSTM، RNN و CNN نیز دارای دقت بیشتری برای تشخیص حملات است.
توضیحات: چاپ مقاله در مجله علمي پژوهشي
توضیحات: دانشگاه آزاد اسلامي واحد خرم آباد