کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
The present research investigates how to improve Network Intrusion Detection Systems (NIDS) by combining Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) techniques, addressing the growing challenge of cybersecurity threats. A thorough process for data preparation, comprising activities like cleaning, normalization, and segmentation into training and testing sets, lays the framework for model training and evaluation. The study uses the CSE-CIC-IDS 2018 and LITNET-2020 datasets to compare ML methods (Decision Trees, Random Forest, XGBoost) and DL models (CNNs, RNNs, DNNs, MLP) against key performance metrics (Accuracy, Precision, Recall, and F1-Score). The Decision Tree model performed better across all measures after being fine-tuned with Enhanced Particle Swarm Optimization (EPSO), demonstrating the model's ability to detect network breaches effectively. The findings highlight EPSO's importance in improving ML classifiers for cybersecurity, proposing a strong framework for NIDS with high precision and dependability. This extensive analysis not only contributes to the cybersecurity arena by providing a road to robust intrusion detection solutions, but it also proposes future approaches for improving ML models to combat the changing landscape of network threats.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
تحقیق حاضر در مورد چگونگی بهبود سیستم های تشخیص نفوذ شبکه (NIDS) با ترکیب تکنیک های یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) بررسی می کند و به چالش روزافزون تهدیدات امنیت سایبری پرداخته است.یک فرآیند کامل برای تهیه داده ها ، شامل فعالیت هایی مانند تمیز کردن ، عادی سازی و تقسیم بندی در مجموعه های آموزش و آزمایش ، چارچوبی را برای آموزش و ارزیابی مدل ارائه می دهد.در این مطالعه از مجموعه داده های CSE-CIC-IDS 2018 و LITNET-2020 برای مقایسه روشهای ML (درختان تصمیم گیری ، جنگل تصادفی ، XGBOOST) و مدل های DL (CNNS ، RNNS ، DNNS ، MLP) در برابر معیارهای کلیدی عملکرد استفاده شده است (دقت ، دقت ، یادآوری ، یادآوری ، یادآوری فراخوان، و F1-Score).مدل درخت تصمیم پس از تنظیم دقیق با بهینه سازی SWARM ذرات پیشرفته (EPSO) ، در تمام اقدامات بهتر عمل کرد و توانایی مدل در تشخیص موثر نقض شبکه را نشان می دهد.این یافته ها اهمیت EPSO را در بهبود طبقه بندی کننده های ML برای امنیت سایبری برجسته می کند و یک چارچوب قوی برای NID ها با دقت و قابلیت اطمینان بالا ارائه می دهد.این تجزیه و تحلیل گسترده نه تنها با فراهم کردن راهی برای راه حل های تشخیص قوی برای نفوذ ، به عرصه امنیت سایبری کمک می کند ، بلکه رویکردهای آینده را برای بهبود مدل های ML برای مبارزه با چشم انداز در حال تغییر تهدیدهای شبکه ارائه می دهد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
