لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت مهندسی اینترنت توجه فرمایید.

1-در این مطلب، متن اسلاید های اولیه دانلود پاورپوینت مهندسی اینترنت قرار داده شده است 2-به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید 3-پس از پرداخت هزینه ، حداکثر طی 12 ساعت پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما ارسال خواهد شد 4-در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد 5-در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون زیر قرار نخواهند گرفت

اسلاید ۱ :

شبکه های عصبی اطلاعات را به روشی مشابه با کاری که مغز انسان انجام می دهد پردازش می کنند. آنها از تعداد زیادی از عناصر پرداز شی(سلول عصبی) که فوق العاده بهم پیوسته اند تشکیل شده است که این عناصر به صورت موازی باهم برای حل یک مسئله مشخص کار می کنند .شبکه های عصبی با مثال کار می کنند و نمی توان آنها را برای انجام یک وظیفه خاص برنامه ریزی کرد مثال ها می بایست با دقت انتخاب شوند در غیر این صورت زمان سودمند، تلف می شود و یا حتی بدتر از این شبکه ممکن است نا درست کار کند. امتیاز شبکه عصبی این است که خودش کشف می کند که چگونه مسئله را حل کند ، عملکرد آن غیر قابل پیش گویی است.

اسلاید ۲ :

زمینه های پژوهشی مرتبط :

—

—محاسبات عصبی

—

—شبکه های عصبی

—

—مدیریت سیاست های امنیتی شبکه های عصبی

اسلاید ۳ :

CNDخطر تصمیم گیری در

فعالانه یا واکنش دار    را می توان پیاده سازی CNDبه طور کلی اقدامات  تلقی کرد و با معیارهایی از قبیل بالا/ پایین وضعیت موجودیت ها،

هشدارهای امنیتی ،افشای آسیب پذیری های جدید توانایی این مهندسی را شمرد.

تفاوت مهم مفهوم خطرساز بین اقدامات فعال  و واکنشی این است که یک      و احتمال بروز وقوع یک رویداد مخرب برابر pعمل فعال با هدف کاهش است در حالی که یک واکنش معمولی با هدف کاهش آسیب از   (p<1) با

است. اغلب شرایطی از الویت های متناقص وجود (۱=p)یک رویداد واقعی

اسلاید ۴ :

تقویت آموزشی حفاظت از شبکه های عصبی

شبکه های عصبی نسبت به کامپیوتر های معمولی مسیرهای متفاوتی را برای حل مسئله طی می کنند . کامپیوتر های معمولی یک مسیر الگو ریتمی را استفاده می کنند به این معنی که ، کامپیوتر یک مجموعه از دستورالعمل ها را به قصد حل مسئله پی می گیرد. این حقیقت ، قابلیت حل مسائل کامپیوتر های معمولی را به مسائلی ،محدود می کند که ما قادر به درک آنها هستیم و می دانیم چگونه حل میشوند.

اسلاید ۵ :

CND آزمایش چارپوب معماری عصبی

چارچوب این آزمایش چنین است ، که در هفت ماژول اصلی در پایین 

شکسته  شده که به صورت آبی تیره نشان داده شده که در این بخش به شرح

آن می پردازیم.

اسلاید ۶ :

انتخاب عمل

    جستجوی انتخاب عمل ماژولها سیاستی ،CND برای تغییر محیط خارجی

بهترین اقدام برای پیاده سازی داده های فعلی می باشد،که این اقدام حاصل (درست کردن،اتصال،منزوی کردن موجودیت ها یا صبر کردن) نسبت به منبع برنامه ریزی شده قبلی با استفاده از گسست رویداد زمانی می باشد.

اسلاید ۷ :

گسست رویدادها زمانبندی

ماژول های زمانبندی،رویداد تولید مدت زمان را بر اساس زمان دستور در صف قرار می دهد. و در برخی حالات آن را نیز از رویدادهای بیرون    دریافت می کند.زمانبدی ماژول ها سپسCND از محیط تصادفی مدل

با پیشرفت به شبیه سازی به رویداد بعدی در صف و همراه متغیرهای تغییر  ارتباط برقرار می کند.ما این ماژول ها رو با  CND خارجی با مدل

استفاده از کتابخانه جاوا از دانشگاه اتاوا و همچنین از مدیریت ذرات تصادفی و نمونه جمع آوری مجموعه اطلاعات است پیاده سازی کردیم.

اسلاید ۸ :

محیط تصادفی CND

این ماژول برای تولید زمان تولید قطع آسیب پذیری و بر اساس احتمال

توزیع سو استفاده از پیش تعیین شده است.

qمد گراف  CND

مدل گراف،وضعیت ردیابی هر یک از موجودیت ها وابسته به درون خود را نگه می دارد و از فرآیند تجاری پشتیبانی می کند.این ماژول همچنین قوانین را برای تغییر وضعیت موجودیت ها(عالی،آسیب پذیر،قطع برق ویا سواستفاده) با توجه به تدابیر اقدامات حفاظتی،رویدادهای بیرونی را انجام می دهد.

اسلاید ۹ :

ارزیابی ریسک

  لیست موجودیت های آسیب دیده راCNDارزیابی ریسک ماژول مدل گراف

 و انتیگرال گیری کلی در شبیه سازی r(t) نمایش می دهد.محاسبه فوری

 قرار می دهد.RL اجرا وسپس به صورت عدد در الگوریتم

  • n تعداد موجودیت هایی که تحت تاثیر قرار است
  • m تعداد حوادث
  • di(t) عملکرد تجاری در زمان آسیب t برای موجودیت
  • pj(t) احتمال وقوع رویداد برای بهره برداری از آسیب پذیری j در زمان t

اسلاید ۱۰ :

الگوریتم RL

پس از اجرای اقدامات،مدل نمودار، برای حالت جدید نمایش داده می شود و همچنین بین دو ماژول و سیاست های به روز رسانی این مقادیر همراه با کمیت به آموزش استراتژی متصل می شود. R(t) یا انتیگرالی از R(t)

این ماژول با استفاده از بسته جاوا پیاده سازی شده است.