NSL KDD - عÙÙ٠اÙØاسÙب ÙاÙرÙاضÙات
NSL KDD - عÙÙ٠اÙØاسÙب ÙاÙرÙاضÙات NSL KDD - عÙÙ٠اÙØاسÙب ÙاÙرÙاضÙات
العناصةر خةارج القطةر )Off-Diagonal( لممصةفوفة D ىةي صةفر ( أو قةريبمن الصةفر ) ممةايدل عمى إن المركبات الخارجة غير مترابطة أي إنيا مستقمة.[14]ِAطريقة جاكوبي jacobis Methodيتم إيجاد اكبر عنصر في مصفوفة معينة مربعةولتكنبحيث ال يكون من.1عناصر القطر الرئيسي أي أنّ Max _element=a ikو,kiىي الصف والعمودi ≠kفي مصفوفة Aو/ 41 arctan 2aik/ a/ 4 2يتم إيجاد الزاوية θوذلك عن طري ما يأتي :ii akk.2………… (6) .3إجةةراء عمميةةة التةةدوير )Rotation( عمةةى المصةةفوفة C وا رجةةاع النةةاتج فةةي مصةةفوفةdkk1 ( a2ii ad ik dkkkiWhenR)dii 0:a > 0 21aii akkRوكما يأتي:حيث يتم إيجاد قيمة Rعمى وف المعادلة اآلتية:………… (10) R ويتم إيجاد قيمةσعمى وف المعادلة اآلتية 1……… (11) 1أمةةةةا بقيةةةةة عناصةةةةر مصةةةةفوفة التةةةةدوير فنجةةةةدىا باسةةةةتخدام المعةةةةادلتين…… d(12) adir a….… kr(13)i,kirir2 2a a aiiififkkaaiiii a a:4 ikkkkkاآلتيتينcos a sinkrsin a cos≠ k rkrو و حيث r ≠ iإعادة الخطوات منتمثل قيمة الصف والعمود داخل المصفوفة .إلى 3عمى المصةفوفة الناتجةة إلةى أن يةتم الحصةول عمةى قةيمikWhen a < 0ik.]14[If aii≠Ifiia =akk ………… (5)akk………… (7)………… (8)………… (9)1عناصر خارج القطر قريبة من الصفر.44.الخوارزمية المقترحةالشكل )0( يوضح معماريةالخوارزمية المقترحة
بيانات التدريب NSL-KDDتطبيقPCA الختيار )21,10,5(ميزةاختيار جميع الميزات)41)معالجة وتحويل البياناتتطبيع البيانات باستخدام طريقةMin-Maxالتدريب باستخدام GAتوليد قواعد لكشف الهجماتالكشف باستخدام نماذج االختيارالشكل )1(معمارية الخوارزميةالمقترحة1-4أوال :خطوات تنفيذ خوارزمية تحميل المركبات األساسيةقراءة مجموعة نماذج التدريب NSL-KDD.ثانيا :معالجة بيانات التدريب، حيث يتم تحويل الميزات الحرفية إلى عددية فالميزات)Protocol type ,Service ,Flag(تحويل حقلNormal ( من Attack Typeثالثا :حساب مصفوفة التباين/التباين المشتركيتم تحويميا من ]1 ..عدد القيم ضمن الميزة[، وكذلكوAnomaly( إلى)1,0( عمى التوالي.Variance/ CovarianceMatrixلمميزات الموجودة في كل سجل من نماذج التدريب.رابعا:حساب متجيالمميزة من مصفوفة التباين/التباين المشتركعمى النحو اآلتي:إيجاد أكبر عنصر في المصفوفة.إيجاد زاوية التدوير..0.0
- Page 1 and 2: تحميل المركبات األ
- Page 3: و،ك،]6[في عام 0202
- Page 8 and 9: 3. إيجاد عناصر مصفوف
- Page 10 and 11: تةةم مقارنةةة نسةة
- Page 13: 10. KDDCup 1999 Dataset. Available
بيانات التدريب <strong>NSL</strong>-<strong>KDD</strong>تطبيقPCA الختيار )21,10,5(ميزةاختيار جميع الميزات)41)معالجة وتحويل البياناتتطبيع البيانات باستخدام طريقةMin-Maxالتدريب باستخدام GAتوليد قواعد لكشف الهجماتالكشف باستخدام نماذج االختيارالشكل )1(معمارية الخوارزميةالمقترحة1-4أوال :خطوات تنفيذ خوارزمية تحميل المركبات األساسيةقراءة مجموعة نماذج التدريب <strong>NSL</strong>-<strong>KDD</strong>.ثانيا :معالجة بيانات التدريب، حيث يتم تحويل الميزات الحرفية إلى عددية فالميزات)Protocol type ,Service ,Flag(تحويل حقلNormal ( من Attack Typeثالثا :حساب مصفوفة التباين/التباين المشتركيتم تحويميا من ]1 ..عدد القيم ضمن الميزة[، وكذلكوAnomaly( إلى)1,0( عمى التوالي.Variance/ CovarianceMatrixلمميزات الموجودة في كل سجل من نماذج التدريب.رابعا:حساب متجيالمميزة من مصفوفة التباين/التباين المشتركعمى النحو اآلتي:إيجاد أكبر عنصر في المصفوفة.إيجاد زاوية التدوير..0.0
Change language