تحقیق درباره بررسی تشخیص بن بست در سیستم‌های توزیع شده

اختصاصی از ژیکو تحقیق درباره بررسی تشخیص بن بست در سیستم‌های توزیع شده دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل : word (قابل ویرایش) تعداد صفحات : 97 صفحه

فهرست مطالب

مقدمه................................................................. 1

فصل اول: تشخیص بن بست در سیستمهای توزیع شده.......................... 2

1-1- مفاهیم پایه......................................................... 3

1-2- انواع مدلهای بن‌بست بر اساس سیستم تبادل پیام.......................... 3

1-3- انواع مدلهای بن‌بست بر اساس نوع درخواست............................ 3

1-4- شرایط وجود بن‌بست.................................................. 5

1-5- طبقه‌بندی الگوریتم‌های تشخیص بن‌بست................................ 5

فصل دوم: مروری بر الگوریتم‌های تشخیص بن‌بست............................. 9

مقدمه....................................................................10

2-1- نمونه‌ای از الگوریتم متمرکز جهت تشخیص بن‌بست در سیستمهای توزیع‌شده..... 10

2-1-1- الگوریتم هو- رامامورتی........................................... 10

2-2- نمونه‌ای از الگوریتم‌های تشخیص بن‌بست سلسله‌مراتبی................... 11

2-2-1- الگوریتم منساس – مانتر............................................ 11

2-2-2- الگوایتم هو – رامامورثی....................................... 11

2-3- نمونه‌هایی از الگوریتم‌های توزیع‌شده............................... 11

2-3-1- الگوریتم تشخیص بن‌بست چندی – مسیرا – هاس...................... 11

2-3-2- الگوریتم محاسبه پخش کردن چندی – مسیرا – هاس..................... 12

2-3-3- الگوریتم براچا – توگ............................................. 13

2-3-4- الگوریتم منساس و مانتز2-3-5- الگوریتم ابرمارک..................... 13

2-3-5- الگوریتم ابرمارک................................................ 14

2-3-6- الگوریتم بدالض...................................................... 15

فصل سوم: مروری بر الگوریتم‌های تشخیص بن‌بست توزیع شده تعقیب یال.......... 20

مقدمه............................................................... 21

3-1- بررسی الگوریتم‌های تشخیص بن‌بست تعقیب یال......................... 22

3-1-1- الگوریتم میچل و مریت........................................... 22

3-1-2- الگوریتم سینها و ناتارجان......................................... 23

3-1-3- الگوریتم چودهاری – کوهلر – استنکویچ و توسلی................... 23

3-1-4- الگوریتم سینقال و شمکالیانی........................................ 24

3-1-5- تشخیص بن‌بست توزیع شده و حل آن بر اساس ساعتهای سخت‌افزاری....... 24

3-2- ارائه روشی برای حذف بن‌بست نادرست در الگوریتم‌های تشخیص بن‌بست...... 25

3-3- نتیجه‌گیری........................................................... 27

فصل چهارم: الگوریتم‌های تشخیص بن‌بست توزیع شده تحمل خطاپذیر............. 29

مقدمه........................................................ 30

4-1- مروری بر الگوریتم‌های تحمل‌پذیر خطا جهت تشخیص بن‌بست.............. 31

4-2- معرفی مدل سیستم تشخیص خرابی بر اساس شاخص زمان اتصال.............. 33

4-3- یک الگوریتم تشخیص بن‌بست توزیع شده تحمل‌پذیر خطا................... 34

4-4- اثبات درستی الگوریتم.............................................. 37

4-5- نتیجه‌گیری......................................................... 38

فصل پنجم: تشخیص و حل بن‌بست در سیستمهای نماینده موبایل................. 39

مقدمه............................................................... 40

5-1- معرفی سیستمهای نماینده موبایل(نسل آینده سیستمهای توزیع شده)............... 41

5-2- تشخیص بن‌بست توزیع‌شده در سیستمهای نماینده موبایل.................. 41

5-3- معایب الگوریتم اصلی و مشکلات کارایی الگوریتم...................... 44

5-4- الگوریتم تشخیص بن‌بست توزیع شده مبتنی بر اولویت بهبودیافته................. 47

5-4-1- آنالیز کارایی الگوریتم بهبودیافته.................................... 48

5-4-2- اثبات درستی الگوریتم............................................ 49

5-5- نتیجه‌گیری....................................................... 50

نتیجه‌گیری.............................................................. 51

فهرست منابع............................................................... 53

پیوست‌ها................................................................ 55

 

جدول 2-1- مقایسه الگوریتم های بررسی شده تشخیص بن بست.................... 17

جدول 2-2- مقایسه کارایی الگوریتم های بررسی شده........................... 19

جدول 3-1- مقایسه مدل های الگوریتم های بررسی شده کلاس تعقیب یال......... 27

جدول3-2-  بررسی صحت الگوریتم های بررسی شده.......................... 28

مقدمه

امروزه کمتر سیستمی را می توان یافت که روی یک کامپیوتر متمرکز باشد. رشد روزافزون استفاده از سیستمهای توزیع شده، اهمیت تحقیق و پژوهش در راستای حل موانع و مشکلات موجود در این سیستمها را بیشتر آشکار می نماید. از جمله سیستمهای توزیع شده می توان به بانکهای اطلاعاتی توزیع شده، سیستم عاملهای توزیع شده، و سیستمهای کارگزار موبایل اشاره نمود.

سیستم توزیع شده از مجموعه ای از فرآیندهایی که از طریق ارسال پیام با یکدیگر در ارتباط اند،تشکیل شده است.یکی از مسائل مهم در سیستمهای توزیع شده در راستای مدیریت منابع، تشخیص بن بست توزیع شده است. مدیریت منابع زمانی که فرایندهای درخواست کننده در سطح شبکه در مکانهای مختلف توزیع شده اند،فرایند تشخیص را نسبت به سیستمهای متمرکز، دشوارتر می نماید.

 طی دهه اخیر الگوریتم های زیادی برای تشخیص بن بست در سیستم های توزیع شده ارائه شده است که تعداد زیادی از آنها موفق به تشخیص بن بست نمی شوند و یا بن بست هایی را گزارش می کنند که در واقع وجود ندارند و یا اینکه اثبات شده است که نادرست اند.

هدف از این تحقیق مطالعه و بررسی روشهای مختلف تشخیص بن بست در سیستمهای توزیع شده، شناسایی مشکلات، محدودیت های آنها و ارائه راه حل عملی مبتنی بر واقعیات موجود در سیستمهای توزیع شده در خصوص مشکلات شناسایی شده است.

آموزش تشخیص لاک یا آنلاک بودن بوت لودر گوشی های هووایی

اختصاصی از ژیکو آموزش تشخیص لاک یا آنلاک بودن بوت لودر گوشی های هووایی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

آنلاک کردن Bootloader اندروید چیست ؟

گوشی های اندرویدی دارای یک قفل در قسمت بوت لودر خود هستند ، بوت لودر همانند بوت رایانه می باشد که قبل از بارگزاری سیستم عامل اندروید در گوشی ها و تبلت ها لود می شود .

بوت لودر فایل های ایمیج کرنل سیستم عامل را کنترل میکند . گوشی های اندرویدی با توجه به سخت افزار موجود بوت لودر های متفاوتی دارند . شرکت های تولید کننده برای بوت لودر های گوشی های خود قفلی را طراحی کرده اند که اجازه تغییر کرنل و یا ریکاوری استوک گوشی ها را نمی دهد . و ما برای اینکه از این محدودیت عبور کنیم مجبوریم بوت لودر گوشی را آنلاک کنیم . پس تقریبا متوجه شدین که بوت لودر چیست و به چه دلیل باید بوت لودر را آنلاک کنیم .

به چه دلیل گوشی را آنلاک بوت لودر کنیم ؟

در شرایط معمول بوت لودر گوشی توسط کمپانی Lock شده است .

در واقع با Unlock کردن بوت لودر شما میتوانید فایل های Img را بر روی گوشی خود فلش کنید . یعنی بر روی گوشی خود کاستوم کرنل و کاستوم ریکاوری بریزید .

در اکثر مواقع از Bootloader  برای موارد زیر استفاده می شود .

1. برای نصب ریکاوری بر روی گوشی و تبلت اندرویدبرای روت کردن گوشی و تبلت اندروید
2. برای نصب کاستوم رام گوشی و تبلت اندروید

آنلاک در گوشی های مختلف متفاوت می باشد و به همین دلیل ما بصورت جداگانه هر گوشی را برای شما آموزش می دهیم .

بسته آموزشی تشخیص فرصت های کارآفرینی ویژه آزمون کارشناسی ارشد ودکتری کارآفرینی

اختصاصی از ژیکو بسته آموزشی تشخیص فرصت های کارآفرینی ویژه آزمون کارشناسی ارشد ودکتری کارآفرینی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

بسته آموزشی تشخیص فرصت های کارآفرینی 

ویژه داوطلبان آزمون کارشناسی ارشد ودکتری تخصصی کارآفرینی

 حاوی 15 جزوه ومقاله وسرفصل های مربوطه

پیش پردازش داده جهت تشخیص ورود ناهنجاری های مبتنی بر شبکه

اختصاصی از ژیکو پیش پردازش داده جهت تشخیص ورود ناهنجاری های مبتنی بر شبکه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

abstrakt:

Data preprocessing is widely recognized as an important stage in anomaly detection. This

paper reviews the data preprocessing techniques used by anomaly-based network intru-

sion detection systems (NIDS), concentrating on which aspects of the network traffic are

analyzed, and what feature construction and selection methods have been used. Motiva-

tion for the paper comes from the large impact data preprocessing has on the accuracy and

capability of anomaly-based NIDS. The review finds that many NIDS limit their view of

network traffic to the TCP/IP packet headers. Time-based statistics can be derived from

these headers to detect network scans, network worm behavior, and denial of service

attacks. A number of other NIDS perform deeper inspection of request packets to detect

attacks against network services and network applications. More recent approaches

analyze full service responses to detect attacks targeting clients. The review covers a wide

range of NIDS, highlighting which classes of attack are detectable by each of these

Data preprocessing is found to predominantly rely on expert domain knowledge for

identifying the most relevant parts of network traffic and for constructing the initial

candidate set of traffic features. On the other hand, automated methods have been widely

used for feature extraction to reduce data dimensionality, and feature selection to find the

most relevant subset of features from this candidate set. The review shows a trend toward

deeper packet inspection to construct more relevant features through targeted content

parsing. These context sensitive features are required to detect current attacks.

چکیده :

پیش پردازش داده به عنوان مرحله ای مهم در تشخیص ناهنجاری به شمار می آید. این مقاله مروری بر تکنیک های پیش پردازش داده استفاده شده در سیستم های تشخیص نفوذ ناهنجاری وابسته به شبکه (NIDS) را انجام داده و تعیین می کند که از کدام ویژیگی روشها و ساختار انتخاب استفاده شود. این مقاله از تاثیر زیاد پیش پردازش داده بر روی دقت و توانایی NIDS نامتعارف گرفته شده است. این بازبینی کشف کرد که تعداد زیادی از NIDS نگاه شان را در ترافیک شبکه به سرآیند پروتکل دارند. آمارهای مبتنی بر زمان را می توان از این سرآیندها جهت تشخیص تقاطع شبکه ، رفتار کرم شبکه، و عدم پذیرش حملات به سرور ها به کار برد. تعداد دیگری از NIDS بازرسی عمیق تر از بسته های درخواستی برای تشخیص حملات برعلیه سرور های شبکه و اجرای شبکه به کار می برند. رویکردهای اخیر واکنش های کامل سرور را برای تشخیص حملات به مشتری هدف را تحلیل می کنند. مرور ما بازه گسترده ای از NIDS را پوشش داده، و کلاس های از حملات قابل تشخیص به وسیله هر یک از این رویکردها را برجسته می نماید.

پیش پردازش داده برای انفرادیه کامل به دانش غالب کارشناسی برای تعریف بخش های مرتبط تر به ترافیک شبکه و برای ایجاد مجموعه اولیه کاندید ویژیگی های ترافیکی به کار می روند. بازبینی تمایل به سمت بازرسی بسته عمیق تر جهت ایجاد ویژیگی های وابسته تر به تجزیه محتوای هدف را نشان می دهد. این ویژیگی های حساس مفهومی برای تشخیص حملات حاضر لازم می باشند.

الگوریتم هایی برای افزایش سرعت تطبیق الگو برای سیستم های تشخیص ورورد به شبکه

اختصاصی از ژیکو الگوریتم هایی برای افزایش سرعت تطبیق الگو برای سیستم های تشخیص ورورد به شبکه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این فایل ترجمه فارسی مقاله زیر می باشد:

Algorithms to speedup pattern matching for network intrusion detection systems

دانلود رایگان مقاله انگلیسی

چکیده

سیستم های تشخیص نفوذ شبکه با سرعت بالا (NIDSes) معمولا از TCAMs برای تطبیق الگوی سریع استفاده می کنند، و الگوریتم های تطبیق الگوی مبتنی بر TCAM موازی به صورت امیدوار کننده ای ثابت شده اند که به نرخ خطی بالاتری می توانند برسند. با این حال، دو چالش مانع از مقیاس پذیری موتورهای تطبیق الگوی مبتنی بر TCAM موازی از بودن می شوند ، عبارتند از: (1) چگونگی موازی سازی ریز دانه ای را برای بهینه سازی تعادل بار و به حداکثر رساندن خروجی پیاده سازی کنیم، و (2) چگونه بین افزایش عملکرد و افزایش مصرف توان با توجه به موازی سازی مصالحه داشته باشیم. در این مقاله، ما دو روش برای پاسخ به چالش های بالا NIDS فوق العاده مقیاس پذیر پیشنهاد کرده ایم. ما ابتدا مفهوم تطبیق الگوی منفی را معرفی می کنیم، که از طریق آن می توانیم جریان را به بخش هایی برای موازنه بار ریز دانه و تسریع موازی بهینه سازی به هم متصل کنیم در حالی که از صحت آن اطمینان حاصل می کنیم. تطبیق الگوی منفی (NPM) نیز به طرز چشمگیری تعداد جستجوهای (TCAM) را کاهش می دهد که در نتیجه کاهش مصرف توان را در پی دارد. سپس ما ایده تطبیق الگوی منحصر به فرد را پیشنهاد می کنیم ، که قوانین مجموعه را به زیر مجموعه ها تقسیم می کند. هر زیر مجموعه به صورت گزینشی درخواست می شود و به طور مستقل ورودی های خاصی را بدون تاثیر قرار دادن صحت به دست می دهد. با هم، این دو تکنیک توان تطبیق الگو و مقیاس پذیری را در هر سناریویی بهبود می بخشند. نتایج تجربی ما نشان می دهد که تا 90 درصد جستجوی TCAM را می توان صرفه جویی کرد، با این هزینه که 10٪ شاخص جدول 2 بایتی اضافی در SRAM نیاز خواهد بود.

توضیحات: فایل ترجمه به صورت word می باشد و دارای 40 صفحه است.