الفهرس 
INTRODUCTIONOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 189 |  |  |
| | | from | 189 | | |
Abstract
في الآونة الأخيرة، أصبح هناك اهتمام متجدد في خدمات الوسائط المتعددة المتنقلة، والتي أظهرتتقاربا بينالشبكات الثابتة والنقالة و تكامل نقل البينات الصوتية. خصوصا بعد الدراسات المتعددةحول موضوع الملكية الفكرية لبرتوكول الانترنت الفرعى للوسائط المتعددة (IMS)، التي تلعب دورا محوريا في الاتصالات المتقاربة العالم. هذا ويقوم برتوكول الانترنت الفرعى للوسائط المتعددة بدمج الجيل الرابع من تقنيات الهاتف والإنترنت الخلوية. لذلك يعتبربرتوكول الانترنت الفرعى للوسائط المتعددةكمنصة تقديم الخدمات للجيل القادم لتقديم خدمات متعددة للعملاء من خلال تحسين معدلات البيانات، والمرونة، والتنقل، وجودة الخدم. هذا ويتعرضبرتوكول الانترنت الفرعى للوسائط المتعددة إلى زيادة هائلة في التهديدات والثغرات الأمنية، لذلك أصبح من الصعب للغاية تجاهل وجود آلية للأمنلبرتوكول الانترنت الفرعى للوسائط المتعددة. تهدف هذه الدراسة الى تحقيق هدفين وهما الحد من الميزات والكشف على الهجمات الجديدة في نظام منع الإختراق الخاص بأمن الشبكة. وتسعى هذه الأطروحة لتنفيذ إثنين من النماذج المقترحة :وهما المرحلة الثابتة والمرحلة الحالية. ويهدف النموذج المقترح للمرحلة الثابتة لكشف تطوير النهج للحد من ميزاتللحصول على الميزات المفيدة والأكثر أهمية بالنسبة لبيانات المستخدمة وذلك لتوفير الآداء العالي والحد الأدنى من وقت التصنيف. وإستراتيجية النموذج المقترح تبنى على استخدام أفضل أول تقنية من طريقةWrapper وذلك لقياس جودة الميزات لاختيار أفضل سمات البيانات المستخدمة. ويندرج تنفيذ النموذج المقترحتحت خمسة عناوين و هي كالآتى: تجهيزبيانات التدريب، توليد المجموعة الفرعية، والتحقق من صحة النموذج، وتقييم النموذج ومقارنة النموذج ببعض الآعمال السابقة.ويتم تطبيق هذا النموذج المقترح باستخدام سبعة من خوارزميات التصنيف وتشمل خوارزم جديد من تعلم مجمع نظام Ada-Boost القائم على شبكة تعلم النظرية الافتراضية باستخدام خوارزمالنهج الجيني كطريقة بحث لمنع حدوث مشكلة overfitting، مما يحسن من مقاييس خوارزم الشبكة الافتراضيةحيث حقق ارتفاع معدل دقة (99.9 ٪)، والحد الأدنى من خطأ النسبية المطلقة (0%)، معدل خطأ متوسط الجذر المربع (0.32 %) والانذار كاذب كان صفراًوالحد الأدنى من مصفوفة الارتباك. والهدف الرئيسي من نظام الخوارزم الجديد هو وضع الحد الأدنى من وقت تصنيف (194،02 ثانية). ويسعى هذا الحد منوقت التصنيف لزيادة سرعة عملية التدريب، والتي يمكن استخدامها في الأنظمة المتعددة. النموذج المقترح الثاني يختصبمرحلة الحالية، والتي تقوم على متعدد طبقات الثقة لإنتاج خوارزم جديد لمجمع التعلم. قدمنظام الخوارزم الجديد فرصة هامة لتعزيز فهم الجمع بين فكرة Boostingو Baggingحيث يتألف من مستويينللتصنيف. يضم مستوى التصنيف الاول مجموعة من الخوارزميات غير المتجانسة، والثاني هو Bagging باستخدام خورازم النهج الجيني. والهدف الرئيسي من هذه الدراسة هو حل مشكلة مفهوم الإنجراف من خلال بناء نموذج لإستيعاب سجلات جديدة دون تدمير السجلات القديمة في البيئات الديناميكية. حيث وجدنظام الخوارزم الجديد لمجمع التعليم يقوم بتقليل من وقت التصنيف (600 ثانية)، والذي يستخدم في الأنظمة المتعددة. الهدف الرئيسى من النموذج المقترح هو حل ضعف تقنية كشف الهجمات الجديدة فى نظام منع الإختراقمن خلال عمل نموذج لتعلم السجلات الإضافية والكشف عن الهجمات الجديدة بمعدل دقة عالية (99.77٪)، خطأ النسبية المطلقة (0.02%)، معدل خطأ متوسط الجذر المربع (1.43 %) والحد الأدنى من الإنذار الكاذب ومصفوفة الارتباك.