Ransomware Detection and Identification in Computer Networks Using Machine Learning Techniques
Ransomware Detection and Identification in Computer Networks Using Machine Learning Techniques
Ransomware Detection and Identification in Computer Networks Using Machine Learning Techniques
نوع: Type: thesis
مقطع: Segment: masters
عنوان: Title: Ransomware Detection and Identification in Computer Networks Using Machine Learning Techniques
ارائه دهنده: Provider: Seyyed Mohammad Ali Abolmaali
اساتید راهنما: Supervisors: dr Reza Mohammadi, dr Mohammad Nasiri
اساتید مشاور: Advisory Professors:
اساتید ممتحن یا داور: Examining professors or referees: dr Hasan KhotanLo, dr Moharram Mansorizade
زمان و تاریخ ارائه: Time and date of presentation: 2023
مکان ارائه: Place of presentation: Class 27 of the Faculty of Engineering
چکیده: Abstract: In recent years, we have witnessed a significant growth of cyber attacks due to a type of malicious software, ransomware, which is used by attackers to penetrate the network and computer, and has caused not only ordinary users, but also government and private bodies and organizations. target These attacks can be very destructive and costly, as they can lead to the loss or release of sensitive data, disruption of operations, and irreparable damage. As a result, there is a growing need for advanced security measures to identify, detect and prevent ransomware attacks before they cause damage. In this research, two different methods have been proposed to detect and identify ransomware in computer systems using an approach based on machine learning techniques. The proposed methods are based on network traffic pattern analysis, for this purpose, by collecting traffic patterns and extracting their important features and then applying machine learning algorithms, we will try to detect and identify ransomware. The first method is based on the detection and identification of ransomware based on network traffic packets, and the second method is based on the detection and identification of ransomware based on a stream of network traffic packets. The purpose of using machine learning techniques in the detection and identification of ransomware is to improve the quality and speed of ransomware detection during network traffic analysis. Also, machine learning training models can be used to strengthen existing systems to prevent ransomware attacks in order to identify potential weaknesses, preserve information, avoid disruptions in operations, and avoid direct and indirect financial losses. The results of the simulation show that the Multilayer Perceptron algorithm based on network traffic packets has 97% accuracy in detecting and identifying ransomware. It was also found that the algorithm of Support Vector Machines in the method of detecting and identifying ransomware based on a stream of network traffic packets has an accuracy of 88% in terms of the F1-Score index. This result indicates that the implementation of these methods will have a significant impact on the detection and identification of ransomware in computer networks
به اطلاع متقاضیان دکترای سال تحصیلی 1404-1403 رشته های مهندسی (مکانیک - کامپیوتر - برق - مواد - عمران - صنایع) دانشگاه بوعلی سینا می رساند، فهرست اساتید پذیرنده دانشکده مهندسی...
به اطلاع می رساند یک شرکت دانش بنیان در اصفهان نیازمند خدمات تحقیقاتی دانش آموختگان رشته های مواد و شیمی بوده و استخدام می کند. علاقمندان جهت کسب اطلاعات بیشتر و هماهنگی با شماره 03133879868 در...
به گزارش بسنا، مراسم افتتاحیه این پروژه با حضور محمدعلی زلفیگل وزیر علوم، تحقیقات و فناوری و دکتر علیرضا قاسمیفرزاد استاندار همدان، معاونان وزارتخانههای علوم و مسئولان استانی و ریاست...
دفتر هدایت استعدادهای درخشان دانشگاه بوعلیسینا فهرست اسامی دانشجویان برگزیده آموزشی پژوهشی پانزدهمین همایش سالانه دفتر هدایت استعدادهای درخشان سال ۱۴۰۲ را منتشر کرد. اسامی دانشجویان...
بهراد توتونچی دبیر انجمن علمی دانشجویی مهندسی عمران دانشگاه بوعلی سینا، در جلسه ای با حضور نمایندگان دانشگاه های سراسر کشور، با کسب اکثریت آرا انتخابات، به عنوان دبیر...
در هشتمین نشست از دوره یازدهم هیأت ممیزه دانشگاه بوعلیسینا، آقای دکتر علیرضا حاتمی دارای مدرک دکتری در رشته مهندسی برق با ر أ ی اعضاء از مرتبه...
بدینوسیله انتخاب آقای دکتر آرش فتاح الحسینی را به عنوان پژوهشگر برگزیده دانشگاه در گروه فنی و مهندسی به ایشان و خانواده علمی دانشکده مهندسی تبریک عرض نموده و از خداوند متعال...
بدینوسیله انتخاب دو تن از دانشجویان دانشکده مهندسی مهندس راضیه چهارمحالی در مقطع دکتری رشته مهندسی مواد شاخه خوردگی و مهندسی سطح و مهندس امین نظری در مقطع...
بدینوسیله انتخاب سه عضو هیات علمی دانشکده مهندسی جناب آقایان دکتر جواد بهنامیان ، دکتر حسن علم خواه و دکتر محسن گودرزی در...
براساس اطلاعات پایگاه شاخصهای اساسی علم (ESI)، حضوردکتر محمد حسن مرادی از گروه مهندسی برق دانشکده مهندسی در زمره پژوهشگران پراستناد یک درصد برتر دنیا استمرار پیدا کرد. ...
بدینوسیله انتخاب اعضا محترم هیات علمی سرکار خانم دکتر سموئی (گروه مهندسی صنایع)، جناب آقایان دکتر بابائی (گروه مهندسی عمران)، دکتر حاتمی (گروه مهندسی برق)، دکتر ختن لو (گروه مهندسی...
بدینوسیله انتخاب چهار عضو هیات علمی دانشکده مهندسی جناب آقای دکتر جواد بهنامیان از گروه مهندسی صنایع به عنوان پژوهشگر اول برگزیده، جناب آقای دکتر حسن علم خواه از گروه...
به گزارش بسنا و به نقل از سازمان سنجش، آزمون مرحله نهایی بیست و هشتمین دوره المپیاد علمی دانشجویی کشور با حضور نفرات برگزیده آزمون کارشناسی ارشد (متمرکز) و آزمون غیرمتمرکز المپیاد در دانشگاههای...
به اطلاع دانشجویان محترم می رساند سایت کامپیوتر کارشناسی دانشکده مهندسی به دلیل انجام ثبت نام دانشجویان کارشناسی ورودی 1402 از شنبه 1402/7/22 به مدت یک هفته تعطیل می باشد.
به گزارش بسنا و به نقل از معاونت علمی فناوری ریاست جمهوری، در هشتمین دوره تجلیل از سرآمدان علمی کشور در سال ۱۴۰۲ که با حضور معاون علمی و فناوری و اقتصاد دانشبنیان رئیسجمهور و وزیر علوم...
به اطلاع دانشجویان ورودی جدید تحصیلات تکمیلی (ارشد و دکترا) می رساند، یکشنبه 23 مهر ساعت 11 الی 13 در محل آمفی تئاتر دانشکده مهندسی جلسه معارفه با هیات رییسه دانشکده برگزار می شود. ...
بر اساس اطلاعات جدید نمایه استنادی معتبر scopus ۲۰۲۳، با بررسی مقالات مربوط به ۲۰۲۲، 4 عضو هیات علمی و 1 دانش آموخته دانشکده مهندسی و با بررسی کل مقالات مربوط به سال های مختلف، 1 نفر از اعضای هیات...
نظر به مراتب تعهد، تخصص و تجارب ارزشمند جناب آقای دکتر حسن علم خواه و بنا به پیشنهاد رئیس دانشکده مهندسی، به موجب ابلاغی ایشان با حفظ سمت آموزشی به مدت 2 سال به عنوان...
در حکمی از طرف ریاست دانشگاه آقای دکتر امیرسامان خیرخواه به عنوان مدیر گروه رشته مهندسی صنایع منصوب گردید. در این حکم آمده است : « با احترام و آرزوی توفیق الهی، نظر به مراتب تعهد و تجارب...
در حکمی از طرف ریاست دانشگاه آقای دکتر صالح رازینی به عنوان مدیر گروه رشته مهندسی برق منصوب گردید. در این حکم آمده است : « با احترام و آرزوی توفیق الهی، نظر به مراتب تعهد و تجارب ارزنده...