موضوع :
دانلود آموزش طریقه تشخیص بیلدنامبر و پیدا کردن رام منطقه گوشی های اچ تی سی با لینک مستقیم
فایل آموزشی بصورت ورد میباشد
تست شده و کاملا سالم
شما میتوانید فایل آموزشی این مدل گوشی را از طریق لینک مستقیم دانلود نمایید
لینک دانلود و خرید پایین توضیحات
دسته بندی : وورد
نوع فایل : .doc ( قابل ویرایش و آماده پرینت )
تعداد صفحه : 24 صفحه
قسمتی از متن .doc :
تشخیص نفوذهای غیر عادی در بستر شبکه با تشخیص outlier هایی که از قبل بررسی نشده اند
چکیده :
تشخیص ناهنجاری (anomaly) موضوعی حیاتی در سیستم های تشخیص نفوذ به شبکه است (NIDS) . بسیاری از NIDS های مبتنی بر ناهنجاری «الگوریتمهای پیش نظارت شده » را بکار می گیرند که میزان کارایی این الگوریتمها بسیار وابسته به دادها های تمرینی عاری از خطا میباشد . این در حالی است که در محیط های واقعی و در شبکه های واقعی تهیه اینگونه داده ها بسیار مشکل است . علاوه بر اینها ، وقتی محیط شبکه یا سرویسها تغییر کند الگوهای ترافیک عادی هم تغییر خواهد کرد .
این مساله به بالا رفتن نرخ مثبت نمایی در NIDS های پیش نظارت شده منجر می شود . تشخیص یک انحراف کامل (outlier) پیش نظارت نشده میتواند بر موانعی که در راه تشخیص ناهنجاری های پیش نظارت شده وجود دارد غلبه کند . به همین دلیل ما الگوریتم « جنگلهای تصادفی » را که یکی از الگوریتمهای کار امد برای استخراج داده است به خدمت گرفته ایم و آن را در NIDS های مبتنی بر ناهنجاری اعمال کرده ایم . این الگوریتم میتواند بدون نیاز به داده های تمرینی عاری از خطا outlier ها را در مجموعه داده های ترافیک شبکه تشخیص دهد . ما برای تشخیص نفوذهای ناهنجار به شبکه از یک چارچوب کاری استفاده کرده ایم و در این مقاله به شرح همین چارچوب کاری میپردازیم .
در این چارچوب کاری ، الگوی سرویسهای شبکه از روی داده های ترافیکی و با استفاده از الگوریتم جنگلهای تصادفی ساخته شده است . توسط outler تعیین شده ای که با این الگوهای ساخته شده مرتبط هستند نفوذها تشخیص داده می شوند. ما نشان میدهیم که چه اصلاحاتی را روی الگوریتم تشخیص outlier جنگلهای تصادفی انجام دادیم . و همینطور نتایج تجربیات خود را که بر اساس مجموعه داده های KDD 99 انجام شده است گزارش میدهیم .
نتایج نشان میدهد که روش پیشنهادی با سایر روشهای تشخیص ناهنجاری پیش نظارت نشده ای که قبلا گزارش شده اند کاملا قابل مقایسه است . البته روشهایی که بر اساس مجموعه داده های KDD 99 ارزیابی شده اند.
1- معرفی
همراه با رشد فوق العاده زیاد سرویسهای مبتنی بر شبکه و وجود اطالعات حساس روی شبکه ها تعداد حملات به کامپیوترهای تحت شبکه و شدت انها نیز به طور محسوسی افزایش یافته است . در حال حاضر طیف وسیعی از تکنولوژیهای امنیتی وجود دارد که میتوانند از سیستم های تحت شبکه محافظت کنند . تکنولوژیهایی مانند رمز نگاری اطلاعات کنترل دسترسیها و جلوگری از نفوذ اما با وجود این تکنولوژیها هنوز هم راههای زیادی برای نفوذ وجود دارد که تا حلل شناسایی نشده است . به همین دلیل سیتسم های تشخیص نفوذ IDS نقشی حیاتی را در امنیت شبکه ایفا می کنند .
سیستم های تشخیص نفوذ به شبکه NIDS فعالیتهای مختلفی که در شبکه انجام می شود را تحت نظر دارد و از این راه حملات را شناسایی می کند . این در حالی است که سیستم های تشخیص نفوذ به سیستم های تحت Host یعنی HIDS نفوذ به یک host منفرد را شناسایی می کند.
دو تکنیک اصلی برای تشخیص ورودهای نابجا وجود دارد . تشخیص کاربردهای نادرست و تشخیص ناهنجاری anomaly تشخیص کاربردهای نادرست بر اساس الگوهای استخراج شده از نفوذهای شناخته شده حملات را کشف می کند . در روش تشخیص ناهنجاری برای شناسایی حملات به این روش عمل می کند که یکسری پروفایلهایی را برای فعالیتهای عادی ایجاد می کند و سپس بر اسسا این پروفایلها موارد انحراف را تعیین می کند . فعالیتهایی که از حد تعیین شده برای انحرافات فراتر رود جزء حملات شناخته می شوند .
در تکنیک تشخیص کاربردهای نادرست نرخ مثبت نمایی پائین است . اما این تکنیک نمی تواند حملاتی از انواع جدید را شناسایی کند . تکنیک تشخیص ناهنجاری میتواند حملات ناشناخته را کشف کند با این پیش فرض که این حملات ناشی از منحرف شدن از رفتارهای عادی هستند.
در حال حاضر بسیاری از NIDS ها مانند Snort سیستمهای قانونمند شده هستند ، به این معنی که این سیستم ها تکنیکهای تشخیص کاربردهای نادرست را به خدمت میگیرند و بنابراین قابلیت انبساط محدودی برای حملات جدید دارند . برای شناسایی حملات جدید سیستمهای تشخیص ناهنجاری بسیاری توسعه پیدا کرده اند . بسیاری از انها بر مبنای روشهای نظارتی توسعه پیدا کرده اند . به عنوان مثال ADAM در تشخیص نفود ، از الگوریتم قوانین مشترک بهره گرفته است ADAM از فعالیتهای عادی که روی داده های تمرینی عاری از حمله انجام می شود یک پروفایل می سازد .
لینک دانلود و خرید پایین توضیحات
دسته بندی : وورد
نوع فایل : .doc ( قابل ویرایش و آماده پرینت )
تعداد صفحه : 10 صفحه
قسمتی از متن .doc :
PGD
موضوع اصلی : تشخیص ژنتیکی قبل از لقاح
PGD می تواند روی گیاهک تخم پیش از انتقال آن انجام شود . یک آزمایش شبیه اما کلی به نام هاپلوتپین قبل از لقاح صورت گرفت.
FCSI یک توسعه اخیر مربوط به Lrf است که اجازه می دهد اسپرم مستقیما به تخم منتقل شود . این وقتی استفاده می شود که اسپرم به سختی در تخمک نفوذ می کند و در این موارد ممکن است از نطفه ی اهدایی استفاده شود . FCSI وقتی استفاده می شود که تعداد اسپرم ها خیلی کم باشد . FCSI منجر به میزان موفقیتی برابر با Lrf می شود .
ZIFT
در فرآیند ZIFT ، تخم ها از زن گرفته ، بارور می شوند و سپس در لوله های فالوپین زن بیش از رحم قرار داده می شوند .
GIFI
در فرآیند GIFI ، تخم ها از زن گرفته می شوند در لوله های فالوپین با اسپرم مرد قرار داده می شوند . این اجازه می دهد که لقاح در درون بدن زن قرار می گیرد . بنابراین ، این تنوع در واقع لقاح مصنوعی است نه طبیعی .
اهدای گیاهک تخم
اولین انتقال گیاهک تخم از یک انسان به انسانی دیگر در جولای 1983 منجر به حاملگی شد که نتیجه ی Lrf بود . این با لقاح مصنوعی فرآیندی که از دامداری مشتق شده بود ، انجام شد. این فرآیند در مرکز پزشکی VCLA تحت نظارت دکتر جان بوته و دانشگاه کالیفرنیای لوس آنجلس صورت گرفت . در این فرآیند ، گیاهک تخمی که شروع به توسعه کرده از یک زن به زنی دیگر با لقاح مصنوعی منتقل می شود و 38 هفته بعد بچه به دنیا می آید اسپرم در تلقیح مصنوعی از شوهرزنی که بچه را می زاید گرفته می شود.
انتقال گیاهک تخم اهدا شده مکانیزمی را به زن برای باردار شدن و زایمان بچه ارائه می دهد که شامل ساختار ژنتیکی همسرش می شود . اگر چه انتقال گیاهک تخم امروزه از روش غیر جراحی ترفیع داده شده ، امروزه 5% لقاح مصنوعی را شامل می شود .
قبل از این ، زنی که کم بارور بود پذیرش مسیر مادی را داشت . این مرحله شامل مجوز و بحث کاندید شدن اهدای گیاهک تخم و انتقال آن می باشد . این پیشرفت راهی را برای اهدای گیاهک تخم انسان به عنوان عملی شایع شبیه به دیگر اهداها مثل خون و اهدای عضو ارائه کرده است . اینک حوادث با اخبار کلی و در مورد مباحث و مناظره ها سلامت در این تمرین ثبت می شوند .
این تمرین اصول تکنیکی و چارچوب قانونی و اخلاقی را ساخته که به عملکرد پزشکی اهدای گیاهک تخم می انجامد و مسیر اصلی آن از 25 سال گذشته ترفیع یافته است . از زمان اولین گزارش زایمان در سال 1984 ، 000/47 تولد زنده از این طریق صورت گرفته که توسط مرکز کنترل بیماری آمریکا ثبت شده است .
طب سوزنی
تعداد فزاینده ی متخصصین باروری و مراکز طب سوزنی را به عنوان قسمتی از پروتکل IVF شان پیشنهاد می کنند . گواهی محدود اما حمایت کننده ای از آزمایشات کلینیکی و مجموعه مواردی وجود دارد که طب سوزنی را به میزان موفقیت آمیز IVF و کیفیت زندگی بیماران تحت IVF پیشنهاد می کنند . مرور نظام مند و تحلیل متا در روزنامه پزشکی انگلیس دریافت که اجرای فرآیند انتقال گیاهک تخم با طب سوزنی مهم است . و بهبود مناسبی در بارداری دارد .
مکانیزم طب سوزنی
چهار مکانیزم که به وسیله ی آن طب سوزنی نتایج IVF را بهبود می بخشد پیشنهاد شده است .
- تعدیل هورمونی عصبی
- افزایش جریان خون به تخمدان و رحم
- تعدیل در سیتوکین
- کاهش استرس ، هیجان و افسردگی
طب سوزنی برقی در بازیابی کیست برای IVF
موفقیت طب سوزنی برقی کمتر از پزشکی معمول در کاهش درد برای بازیابی کیست ها در IVF است ، اگرچه آن منجر به دوران بستری کوتاه تر و هزینه کمتر می شود.
تاریخچه
جان راک اولین کسی بود کمه تخم بارو سالم را استخراج کرد .
اولین بارداری بوسیله ی باروی مصنوعی انسان در تیم درسال 1973 گزارش شد ، اگر چه تنها چند روز طول کشید و امروزه آن راحاملگی بیوشیمی می نامند . این با یک حاملگی اکتوپیک لوله ای دنبال می شود که لوئیس براون در 25 جولای 1987 آن را ثبت کرد و به دنبال آن آلاستر مک دونالد در 14 ژانویه 1979 سومین فرزند متولد شده از این راه بود – کاندیس رید درسال 1980 در ملبورن از این راه متولد شد . این آخرین استفاده از چرخه ی محرک باستیرات کولمیفن و استفاده انسان از گاندوتروپین کرونیک برای کنترل و بلوغ کیست ها بود .
پس از آن 14 حاملگی منجر به 9 زایمان در سال 1981 توسط تیم دانشگاهی مونیخ ثب شد . تیم جونز درمدرسه پزشکی ویرجینای غربی چرخه محرک را با استفاده از
لینک دانلود و خرید پایین توضیحات
دسته بندی : وورد
نوع فایل : .doc ( قابل ویرایش و آماده پرینت )
تعداد صفحه : 24 صفحه
قسمتی از متن .doc :
تشخیص نفوذهای غیر عادی در بستر شبکه با تشخیص outlier هایی که از قبل بررسی نشده اند
چکیده :
تشخیص ناهنجاری (anomaly) موضوعی حیاتی در سیستم های تشخیص نفوذ به شبکه است (NIDS) . بسیاری از NIDS های مبتنی بر ناهنجاری «الگوریتمهای پیش نظارت شده » را بکار می گیرند که میزان کارایی این الگوریتمها بسیار وابسته به دادها های تمرینی عاری از خطا میباشد . این در حالی است که در محیط های واقعی و در شبکه های واقعی تهیه اینگونه داده ها بسیار مشکل است . علاوه بر اینها ، وقتی محیط شبکه یا سرویسها تغییر کند الگوهای ترافیک عادی هم تغییر خواهد کرد .
این مساله به بالا رفتن نرخ مثبت نمایی در NIDS های پیش نظارت شده منجر می شود . تشخیص یک انحراف کامل (outlier) پیش نظارت نشده میتواند بر موانعی که در راه تشخیص ناهنجاری های پیش نظارت شده وجود دارد غلبه کند . به همین دلیل ما الگوریتم « جنگلهای تصادفی » را که یکی از الگوریتمهای کار امد برای استخراج داده است به خدمت گرفته ایم و آن را در NIDS های مبتنی بر ناهنجاری اعمال کرده ایم . این الگوریتم میتواند بدون نیاز به داده های تمرینی عاری از خطا outlier ها را در مجموعه داده های ترافیک شبکه تشخیص دهد . ما برای تشخیص نفوذهای ناهنجار به شبکه از یک چارچوب کاری استفاده کرده ایم و در این مقاله به شرح همین چارچوب کاری میپردازیم .
در این چارچوب کاری ، الگوی سرویسهای شبکه از روی داده های ترافیکی و با استفاده از الگوریتم جنگلهای تصادفی ساخته شده است . توسط outler تعیین شده ای که با این الگوهای ساخته شده مرتبط هستند نفوذها تشخیص داده می شوند. ما نشان میدهیم که چه اصلاحاتی را روی الگوریتم تشخیص outlier جنگلهای تصادفی انجام دادیم . و همینطور نتایج تجربیات خود را که بر اساس مجموعه داده های KDD 99 انجام شده است گزارش میدهیم .
نتایج نشان میدهد که روش پیشنهادی با سایر روشهای تشخیص ناهنجاری پیش نظارت نشده ای که قبلا گزارش شده اند کاملا قابل مقایسه است . البته روشهایی که بر اساس مجموعه داده های KDD 99 ارزیابی شده اند.
1- معرفی
همراه با رشد فوق العاده زیاد سرویسهای مبتنی بر شبکه و وجود اطالعات حساس روی شبکه ها تعداد حملات به کامپیوترهای تحت شبکه و شدت انها نیز به طور محسوسی افزایش یافته است . در حال حاضر طیف وسیعی از تکنولوژیهای امنیتی وجود دارد که میتوانند از سیستم های تحت شبکه محافظت کنند . تکنولوژیهایی مانند رمز نگاری اطلاعات کنترل دسترسیها و جلوگری از نفوذ اما با وجود این تکنولوژیها هنوز هم راههای زیادی برای نفوذ وجود دارد که تا حلل شناسایی نشده است . به همین دلیل سیتسم های تشخیص نفوذ IDS نقشی حیاتی را در امنیت شبکه ایفا می کنند .
سیستم های تشخیص نفوذ به شبکه NIDS فعالیتهای مختلفی که در شبکه انجام می شود را تحت نظر دارد و از این راه حملات را شناسایی می کند . این در حالی است که سیستم های تشخیص نفوذ به سیستم های تحت Host یعنی HIDS نفوذ به یک host منفرد را شناسایی می کند.
دو تکنیک اصلی برای تشخیص ورودهای نابجا وجود دارد . تشخیص کاربردهای نادرست و تشخیص ناهنجاری anomaly تشخیص کاربردهای نادرست بر اساس الگوهای استخراج شده از نفوذهای شناخته شده حملات را کشف می کند . در روش تشخیص ناهنجاری برای شناسایی حملات به این روش عمل می کند که یکسری پروفایلهایی را برای فعالیتهای عادی ایجاد می کند و سپس بر اسسا این پروفایلها موارد انحراف را تعیین می کند . فعالیتهایی که از حد تعیین شده برای انحرافات فراتر رود جزء حملات شناخته می شوند .
در تکنیک تشخیص کاربردهای نادرست نرخ مثبت نمایی پائین است . اما این تکنیک نمی تواند حملاتی از انواع جدید را شناسایی کند . تکنیک تشخیص ناهنجاری میتواند حملات ناشناخته را کشف کند با این پیش فرض که این حملات ناشی از منحرف شدن از رفتارهای عادی هستند.
در حال حاضر بسیاری از NIDS ها مانند Snort سیستمهای قانونمند شده هستند ، به این معنی که این سیستم ها تکنیکهای تشخیص کاربردهای نادرست را به خدمت میگیرند و بنابراین قابلیت انبساط محدودی برای حملات جدید دارند . برای شناسایی حملات جدید سیستمهای تشخیص ناهنجاری بسیاری توسعه پیدا کرده اند . بسیاری از انها بر مبنای روشهای نظارتی توسعه پیدا کرده اند . به عنوان مثال ADAM در تشخیص نفود ، از الگوریتم قوانین مشترک بهره گرفته است ADAM از فعالیتهای عادی که روی داده های تمرینی عاری از حمله انجام می شود یک پروفایل می سازد .
نوع فایل: ppt _ pptx ( پاورپوینت )
( قابلیت ویرایش )
قسمتی از اسلاید :
تعداد اسلاید : 27 صفحه
تشخیص و ردیابی مانع بر اساس constrained Delanay Triangulation در زمان حقیقی موضوع ارائه فهرست مطالب مقدمه اطلاعات مربوطه و روش پیشنهاد شده ردیابی ماشین در زمان حقیقی یکپارچه کردن مسیریابی و ردیابی نتیجه گیری مقدمه دراین جا یک الگوریتم ردیاب و مسیریاب ماشینی با زمان حقیقی برای عکس های ویدئویی ماشینی معرفی می کنیم. این ردیاب ماشینی با زمان حقیقی کاربردهای قابل استفاده ای دارد مثلا" برای همین سیستم اخطار دهنده تصادم رو در روی ماشین ها . ما از سیستم CDT برای گردآوری ویژگی های تصاویر استفاده می کنیم.
اطلاعات مربوطه و روش پیشنهاد شده اگر بخواهیم در این روش ردیابی موانع از نظر کامپیوتری دقیق باشیم باید کلی اطلاعات و یا خصوصیات جمع اَوری کنیم. روشی که پیشنهاد می شود ، سیستمی است که بر اساس ظاهر است. ردیابی ماشین در زمان حقیقی از خصوصیات مختصاتی ساده برای طبقه بندی ماشین استفاده می شود: تراکم گوشه ها،تراکم خط های عمودی و افقی ودرجه انحراف ناحیه . در حقیقت ،این چهار خصلت به تنهایی یک طبقه بندی خوبی را ارائه می دهند. قطعه قطعه کردن تصاویر فرضیه ساختن ردیابی ماشین بررسی فرضیه نتایج ردیابی قطعه قطعه کردن تصاویر در قطعه بندی بر اساس CDT قطعه های تصویر به وسیله ی پیدا کردن قطعات خطوط و بکاربردن CDT برای یافتن یک تقسیم بندی مثلثی مناسب . از یک ردیاب گوشه ای که همراه است با دسته بندی کردن خطوط و متناسب کردن اَنها برای بدست اَوردن قطعات خطوط استفاده می شود. همچنین از یک ردیابی خطی برای شکستن خطوط منحنی ها استفاده کردیم.
مثالی از ردیابی خطی و نتیجه ی CDT فرضیه ساختن یک فرضیه ماشینی از دو قطعه خط افقی بوجود می اَید.در ابتداخط های افقی از بین گوشه های مثلث ها انتخاب میشوند. یک خط افقی به عنوان baselineماشینی کاندید میشود، فرضیات مکانی 3-D ماشین تخمین زده میشود. قدم بعدی جستجو کردن برای خط های ممکن بالایی است.
مجموع 25فرضیه تولیدشده توسط روش گروه بندی مثلث بررسی فرضیه ها چهار خصلت مختصاتی برای بررسی یک فرضیه استفاده شده است. تراکم گوشه ای تراکم خطوط افقی تراکم خطوط عمودی انحراف استاندارد تراکم گوشه ای بوسیله ی میانگین تابع انرژی به روی تمام pixel ها بدست می آ ید. تراکم خطوط افقی بوسیله ی میانگین گرفتن ماکزیمم (y|,0∂/I∂|α-|x∂/I∂|)به روی تمام pixel ها .حساب می شود.(3= α) ( x∂/I∂ )و (y∂/I∂) ب
متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید
لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت: ................... توجه فرمایید !
« پرداخت آنلاین »
