کتاب Networks Attack Detection on 5G Networks using Data Mining Techniques (تشخیص حمله شبکه‌ها در شبکه‌های 5G با استفاده از تکنیک‌های داده کاوی) به راهکارهای پیشرفته حملات شبکه و امنیت می‌پردازد که از روش‌های پردازش هوشمند داده و یادگیری ماشینی (ML) استفاده می‌کنند.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Networks Attack Detection on 5G Networks using Data Mining Techniques را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Networks Attack Detection on 5G Networks using Data Mining Techniques:
این کتاب با اصول اولیه حملات شبکه آغاز می‌شود و روش‌ها، فرآیند‌ها، نتایج و چالش‌های مرتبط با آن را معرفی می‌کند.
پیش‌بینی می‌شود ظهور فناوری ۵G و افزایش تصاعدی دستگاه‌های متصل، تخصیص منابع شبکه به شیوه‌ای قابل اعتماد و کارآمد را دشوارتر کند. برای کار بر روی یک زیرساخت فیزیکی یکسان، ارائه‌دهندگان شبکه در حال حاضر به ساخت و استقرار پویا چندین سرویس نیاز دارند که معیار‌های متفاوتی را در صنایع مختلف عمودی برآورده می‌کنند. فرض بر این است که پیشرفت‌های فعلی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ممکن است راه حلی برای مشکلات مربوط به تخصیص منابع ارائه دهد.
بنابراین، پیش‌بینی می‌شود که مؤلفه‌های هوش مصنوعی شبکه‌های آینده بسیار مورد اتکا قرار گیرند، که ممکن است آن‌ها را به یک هدف ارزشمند برای حمله تبدیل کند. این کتاب بر روی کاربرد رویکرد‌های محاسباتی هوشمند مبتنی بر حملات شبکه، وضعیت هنر، اکتشافات پیشرفته و پیشرفت‌های فعلی در الگوریتم‌های AI/ML به دلیل فناوری‌های جدید و اتصال سریع‌تر کاربر به دستگاه تمرکز دارد.
ایده‌ها و رویکرد‌های مختلفی در این حوزه چند رشته‌ای جالب و در حال توسعه شبکه‌های ۵G برای رسیدگی به مسائل دشوار و پیچیده در حال تحقیق و توسعه هستند. تجزیه و تحلیل شبکه، یادگیری ماشین، بینایی کامپیوتر، و ارزیابی مبتنی بر یادگیری عمیق راه‌حل‌های پیشنهادی احتمالاً در توسعه برنامه‌محور گنجانده می‌شوند. نمونه‌های بیشتری از مسائل احتمالی استفاده در سراسر کتاب همراه با راه حل‌های احتمالی ارائه شده است. به دلیل عمق موضوع، بررسی کامل هر تکنیک و/یا راه حل مشکل است.
هدف کتاب Networks Attack Detection on 5G Networks using Data Mining Techniques
هدف اصلی این کتاب ارائه درک دقیقی از تشخیص حملات شبکه در برنامه‌های کاربردی به کمک شبکه‌های ۵G با استفاده از روش‌های محاسباتی هوشمند متمایز و الگوریتم‌های بهینه‌سازی شده در زمینه علوم کامپیوتر است. این کتاب همچنین بر برنامه‌های کاربردی با استفاده از حملات شبکه و هوش مصنوعی / ML در حوزه‌ها / دیدگاه‌های مختلف تمرکز خواهد کرد.
سازماندهی کتاب Networks Attack Detection on 5G Networks using Data Mining Techniques
این کتاب در ۱۰ فصل با شرح مختصر زیر تنظیم شده است:
۱. افزایش امنیت شبکه ۵G و اینترنت اشیا:
یک رویکرد یادگیری عمیق چند مدلی برای طبقه‌بندی حملات اینترنت اشیا (IoT) به سرعت در حال گسترش است و ادغام آن‌ها در زندگی روزمره امکان ارتباط و خلاقیت بی‌سابقه‌ای را فراهم کرده است.
این فصل از کتاب Networks Attack Detection on 5G Networks using Data Mining Techniques بر اثربخشی یادگیری عمیق در حفاظت از شبکه‌های IoT و گسترش این حفاظت به شبکه‌های ۵G تأکید می‌کند. این می‌تواند به محققان کمک کند تا برنامه‌های کاربردی، مشکلات، چالش‌ها و تهدید‌های قبلی را در زمینه مراقبت‌های بهداشتی بررسی کنند. کار ارائه شده همچنین شامل یک نمای کلی از مجموعه داده CICIoT۲۰۲۳ برای ارائه یک چارچوب امنیتی قوی است.
۲. تشخیص حمله شبکه‌ها به شبکه‌های ۵G با استفاده از تکنیک‌های داده کاوی
این فصل از کتاب Networks Attack Detection on 5G Networks using Data Mining Techniques، رویکردی را برای دستیابی به استقرار پویا صفحه کاربر در شبکه اصلی ۵G معرفی می‌کند، یک تکنیک برنامه‌ریزی چند مرحله‌ای بر اساس تجزیه بندر برای استقرار و زمان‌بندی ترافیک ارائه شده است. تابع صفحه کاربر (UPF) در زمینه شبکه لبه.
۳. یادگیری فدرال فضایی و مدل ارتباطی ۵G مبتنی بر بلاک چین برای پنهان کردن اطلاعات محرمانه
این فصل از کتاب Networks Attack Detection on 5G Networks using Data Mining Techniques یک روش ارتباط مخفیانه بلاک چین را پیشنهاد می‌کند که یادگیری فدرال فضایی و بلاک چین مکانی را به عنوان ابزاری برای رفع این مشکلات ترکیب می‌کند. این تکنیک با استفاده از رمزگذاری مبتنی بر ویژگی خط‌مشی رمزگذاری (CP-ABE) برای رمزگذاری سند حساس و آپلود آن در سیستم فایل بین سیاره‌ای (IPFS)، فایل‌های حساس و هویت فرستنده را پنهان می‌کند.
۴. ویژگی سلسله مراتبی هوش استخراج برای تشخیص بدافزار از طریق شبکه ۵G
این فصل از کتاب Networks Attack Detection on 5G Networks using Data Mining Techniques طبقه‌بندی‌کننده‌های بدافزار استخراج را با استفاده از لایه‌های ویژگی بایت، لایه‌های ویژگی ساختار PE (قابل اجرا قابل حمل) و لایه‌های ویژگی اجرای عملیات استخراج، به ترتیب از منظر هوش تهدید بدافزار استخراج می‌کند.
۵. افزایش قابلیت اطمینان و امنیت سیستم‌های مانیتورینگ نیرو در عصر شبکه‌های 5G
این روش شامل استفاده از استاندارد‌های طبقه‌بندی امنیت شبکه و یک پایگاه داده آسیب‌پذیری سیستم‌های صنعتی برای ایجاد مجموعه‌ای از شاخص‌های ارزیابی است. این شاخص‌ها شامل قابلیت اطمینان ارتباطات شبکه، قابلیت اطمینان عملیاتی و قابلیت اطمینان کلی سیستم می‌شوند.
۶. صدای منفعل در محاسبات لبه موبایل ۵G: بهینه‌سازی بهره وری انرژی و استفاده از منابع این فصل یک مدل بهینه‌سازی تصادفی غیرخطی اعداد صحیح ترکیبی را پیشنهاد می‌کند که میانگین مصرف انرژی بلندمدت را به حداقل می‌رساند و در عین حال از ثبات صف بافر وظیفه اطمینان می‌دهد. مسأله بهینه‌سازی به دو مرحله تجزیه می‌شود: انتخاب گره رله و تصمیم تخلیه رله.
۷. الگوریتم تطبیق تبادل برای زمان‌بندی ترافیک کم پیچیدگی برای شبکه‌های فرانت هول 5G
این فصل از کتاب Networks Attack Detection on 5G Networks using Data Mining Techniques، یک الگوریتم با پیچیدگی پایین برای جدول‌بندی ترافیک در شبکه‌ای ترکیبی از نیرو و 5G با نام “فرانت‌هال” (fronthaul) ارائه می‌کند. این الگوریتم بر تضمین تأخیر قطعی (قابل پیش‌بینی) و کیفیت خدمات تفکیکی‌شده برای سرویس‌های ارتباطی مرتبط با نیرو تمرکز دارد.
۸. کشف مسیر حمله در محیط‌های شبکه پویا برای تست نفوذ خودکار در شبکه‌های ۵G
این فصل از کتاب Networks Attack Detection on 5G Networks using Data Mining Techniques، کشف مسیر حمله را با استفاده از روش کشف مسیر حمله شبکه الگوریتم کلونی مورچه‌های دو جهته (APD-BACO) برای حل این مشکل و افزایش کارایی کشف مسیر توصیف می‌کند.
۹. افزایش کارایی شارژ خودرو‌های الکتریکی در مناطق شهری با یکپارچه‌سازی شبکه ۵G و کاهش حملات شبکه
این فصل از کتاب Networks Attack Detection on 5G Networks using Data Mining Techniques، استراتژی برنامه‌ریزی شارژ پیشگیرانه اولویت شارژ (CP) را معرفی می‌کند. این رویکرد که بر پایه تئوری صف بنا شده است، شارژ خودرو‌های برقی را با بالاترین اولویت شارژ، که توسط عواملی مانند تقاضای شارژ و زمان باقی‌مانده پارک تعیین می‌شود، در اولویت قرار می‌دهد تا بازده کلی شارژ را به حداکثر برساند.
۱۰. سیستم تشخیص نفوذ نسل بعدی برای شبکه‌های ۵G با امنیت پیشرفته با استفاده از مجموعه داده‌های به روز شده
این فصل از کتاب Networks Attack Detection on 5G Networks using Data Mining Techniques، تجزیه و تحلیل دقیقی از مجموعه داده‌های CIC-IOT ۲۰۲۳ ارائه می‌دهد. مجموعه‌ای جامع از داده‌های ترافیک شبکه که به طور خاص برای ارزیابی رفتار‌های دستگاه IoT و تعاملات آن‌ها در محیط شبکه ۵G طراحی شده است. هدف اصلی این تحلیل، کشف آسیب‌پذیری‌های بالقوه و چالش‌های امنیتی است که ممکن است در اکوسیستم‌های اینترنت اشیاء متصل به ۵G ایجاد شود.
سرفصل‌های کتاب Networks Attack Detection on 5G Networks using Data Mining Techniques:
- Cover
- Half Title
- Series Page
- Title Page
- Copyright Page
- Table of Contents
- Preface
- List of contributors
- About the editors
- Chapter 1: Enhancing 5G and loT network security: A multi-model deep learning approach for attack classification
- Chapter 2: Dynamic deployment and traffic scheduling of UPF in 5G networks
- Chapter 3: Spatial federated learning and blockchain-based 5G communication model for hiding confidential information
- Chapter 4: Mining intelligence hierarchical feature for malware detection over 5G network
- Chapter 5: Enhancing reliability and security of power monitoring systems in the era of 5G networks
- Chapter 6: Passive voice in 5G mobile edge computing: Optimizing energy efficiency and resource utilization
- Chapter 7: Exchange matching algorithm for low-complexity traffic scheduling for 5G fronthaul networks
- Chapter 8: Attack path discovery in dynamic network environments for automated penetration testing over 5G networks
- Chapter 9: Enhancing electric vehicle charging efficiency in urban areas with 5G network integration and network attack mitigation
- Chapter 10: Next-generation intrusion detection system for 5G networks with enhanced security using updated datasets
- Index
جهت دانلود کتاب Networks Attack Detection on 5G Networks using Data Mining Techniques می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.