تشخیص نفوذ دیتاست KDD با انتخاب ویژگی الگوریتم PSO و SVM و PCA

معرفی دوره: تشخیص نفوذ در دیتاست NSL-KDD با انتخاب ویژگی مبتنی بر الگوریتم PSO و استفاده از SVM در MATLAB

این دوره جامع به آموزش سیستم‌های تشخیص نفوذ (Intrusion Detection Systems – IDS) و پیاده‌سازی آن‌ها با استفاده از یادگیری ماشین (Machine Learning) می‌پردازد. در این دوره، شما با داده NSL-KDD به‌عنوان یکی از دیتاست‌های استاندارد در حوزه امنیت شبکه آشنا خواهید شد و با بهره‌گیری از الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization – PSO) بهترین ویژگی‌ها را برای تشخیص نفوذ انتخاب خواهید کرد. از ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM) به‌عنوان طبقه‌بند برای شناسایی فعالیت‌های مشکوک و حملات غیرمجاز استفاده خواهد شد. همچنین، استخراج ویژگی‌ها با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی (Principal Component Analysis – PCA) بررسی و مقایسه می‌شود.

---

هدف دوره:

ارائه راهکاری مبتنی بر هوش مصنوعی برای کاهش ابعاد داده‌ها، افزایش دقت طبقه‌بندی و بهبود عملکرد سیستم تشخیص نفوذ با استفاده از الگوریتم PSO، SVM و تحلیل PCA.

---

سرفصل‌های دوره:

بخش 1: مقدمه‌ای بر تشخیص نفوذ و سیستم‌های IDS

• مفهوم تشخیص نفوذ (Intrusion Detection) و اهمیت آن در امنیت شبکه.
• بررسی انواع سیستم‌های تشخیص نفوذ: تشخیص مبتنی بر امضا (Signature-Based) و مبتنی بر ناهنجاری (Anomaly-Based).
• مرور روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای تشخیص نفوذ.

بخش 2: معرفی داده NSL-KDD

• بررسی ساختار و ویژگی‌های دیتاست NSL-KDD.
• تحلیل انواع داده‌های موجود (ویژگی‌های پیوسته و گسسته).
• آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل و پیاده‌سازی الگوریتم.

بخش 3: پیش‌پردازش داده‌ها در MATLAB

• فراخوانی داده ها و تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های:
  • آموزش (Training)
  • اعتبارسنجی (Validation) – K-fold Cross Validation
  • تست (Testing)

بخش 4: معرفی الگوریتم فراابتکاری PSO برای انتخاب ویژگی

• مفاهیم اصلی الگوریتم بهینه سازی PSO:
  • شبیه‌سازی رفتار ذرات در یافتن بهترین مکان در فضای جستجو.
  • فازهای مختلف PSO: اکتشاف (Exploration) و بهره‌برداری (Exploitation).
• مزایای PSO در انتخاب ویژگی:
  • کاهش ابعاد داده و افزایش سرعت پردازش.
  • حفظ ویژگی‌های مؤثر برای بهبود دقت طبقه‌بندی.
• پیاده‌سازی PSO برای انتخاب ویژگی در متلب MATLAB.

بخش 5: استخراج ویژگی با PCA و مقایسه با PSO

• معرفی تحلیل مؤلفه‌های اصلی (Principal Component Analysis – PCA):
  • کاهش ابعاد داده‌ها با استفاده از ترکیب خطی ویژگی‌ها.
• پیاده‌سازی PCA برای استخراج ویژگی‌های مؤثر.
• مقایسه عملکرد PCA و PSO در کاهش ابعاد و تأثیر آن بر دقت مدل.

بخش 6: پیاده‌سازی ماشین بردار پشتیبان (SVM)

• مفاهیم پایه SVM:
  • تئوری الگوریتم SVM ( حدود نیم ساعت)
  • نحوه تنظیم پارامترهای اصلی (C و Gamma).
• پیاده سازی SVM در متلب به طور کامل و جداگانه
• آموزش SVM با مجموعه ویژگی‌های انتخاب‌شده توسط PSO و PCA.

بخش 7: ارزیابی مدل و معیارهای عملکرد

• معیارهای استاندارد برای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی:
  • Accuracy: درصد پیش‌بینی‌های صحیح.
  • Precision: دقت در تشخیص حملات.
  • Recall: نرخ بازیابی حملات.
  • F1-Score: میانگین هارمونیک دقت و بازیابی.
  • Confusion Matrix: نمایش پیش‌بینی‌های درست و نادرست.
  • ROC-AUC Curve: بررسی تفکیک‌پذیری مدل.

بخش 8: تحلیل و مصورسازی نتایج

• رسم نمودار همگرایی الگوریتم PSO در طول تکرارها.
• تحلیل تأثیر ویژگی‌های انتخاب‌شده توسط PSO و PCA.
• مقایسه عملکرد طبقه‌بند SVM با و بدون انتخاب ویژگی.

---

دستاوردهای دوره:

• درک مفاهیم اصلی سیستم‌های تشخیص نفوذ و چالش‌های موجود در امنیت شبکه.
• آشنایی کامل با دیتاست NSL-KDD و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل.
• پیاده‌سازی الگوریتم PSO و PCA برای کاهش ابعاد داده‌ها.
• آموزش و ارزیابی مدل SVM با استفاده از ویژگی‌های بهینه‌شده.
• توانایی تحلیل و مقایسه نتایج برای ارائه گزارش‌های حرفه‌ای.

مدت زمان دوره: 3 ساعت
سطح دوره: از مقدماتی تا پیشرفته