آموزش انجام پایان نامه امنیت شبکه

در این مقاله در ادامه سلسله مقالات آموزشی انجام پایان نامه در حوزه های مختلف، به معرفی یک پایان نامه در حوزه امنیت شبکه های کامپیوتری می پردازیم. مقاله پیش رو فصل اول پایان نامه با عنوان "شناسایی نفوذ در شبکه های کامپیوتری با استفاده از الگوریتم بسیار سریع درخت تصمیم" می باشد. امیدواریم این سلسله آموزش ها برای شما عزیزان مفید واقع شود.

انجام پایان نامه ارشد و دکتری موسسه ادیب مشاور


1-1مقدمه

با رشد سريع اينترنت تنش­های مربوط به آن نيز افزايش يافته است. علاوه بر اين تکنولوژی نفوذ به سمت روش‌های پيچيده­ای چون حملات هماهنگ و مشارکتی سوق پيداکرده است. در چنين شرايطی نياز مبرم به ابزارهای نرم افزاری که بتوانند بطور خودکار دامنه وسيع‌تري از نفوذها را شناسايی کنند، احساس می شود. سيستم‌های تشخيص نفوذ به عنوان نگهبان شبکه بايد توانايی شناسايی و دفاع را در زمان بسيار کوتاه داشته باشند.

در این فصل، ابتدا به توضیح مفاهیم اساسی تشخیص نفوذ، پرداخته می­شود. سپس مروری از روش­های مختلف داده­کاوی و یادگیری ماشین از جمله درخت­های تصمیم را ارائه خواهیم کرد و در نهایت نیز هدف کلی این تحقیق به­ همراه اهداف، ضرورت­ ها و فرضیه­ های لازم برای آن ارائه خواهد شد.

1-1-1 سیستم تشخیص نفوذ

سیستم ­های تشخیص نفوذ[1] امروزه به یکی از مهم­ترین اجزای ساختار امنیتی شبکه­ ها تبدیل شده­اند. شاید اسمشان را شنیده باشید یا چیزهایی در باره آن­هابدانید، شاید هم تنها از روی اسم­شان درباره عملکردشان حدس­هایی می­زنید. در این صورت ممکن است با خود بگویید: شبکه شرکت یا سازمان ما از یک یا چند دیواره آتش[2] خوب بهره می­برد، در این صورت چه نیازی ممکن است به نصب چنین سیستمی داشته باشیم؟ در یک کلام IDSها دقیقا کاری را انجام می­دهند که نام­شان بازگو می­کند. آن­ها یک سری نفوذگری­ها و اخلال­گری­های محتمل را کشف می­کنند. اگر بخواهیم روشن­تر بگوییم باید گفت که این سیستم­ها سعی می­کنند حملات و یا سوء استفاده­های انجام شده از کامپیوتر را شناسایی و با اعلام خطر و ارسال هشدار آن­ها را به فرد یا افراد مسوول اطلاع دهند. اما واقعا این سیستم­ها چه تفاوتی با دیواره­های آتش دارند؟ اگرچه IDSها را می­توان در کنار دیواره­های آتش توامان مورد استفاده قرار داد اما این دو ابزار امنیتی را نباید با یکدیگر یکسان فرض نمود. دیواره آتش را می­توان یک نگهبان یا مامور امنیتی جلوی در ورودی یک خانه یا ساختمان فرض کرد. اگر به این مامور گفته باشید که از ورود بعضی افراد خاص به ساختمان جلوگیری کند، او این کار را برایتان انجام خواهد داد، همچنین می­تواند کیف دستی مراجعین را بررسی کند تا چنان­چه محتوایی بر خلاف قوانین تعریف شده داشته باشد، از ورود شخص ممانعت کند اما یک به ظاهر مامور اداره پست که درون کیفش یک اسلحه حمل می­کند چطور؟ نگهبان  شما ممکن است اصلا درون چنین کیفی را بررسی نکند. اصلا شاید یک مهاجم از روی نرده و حفاظ دور خانه شما عبور کند یا یک تونل به زیر آن بزند! گرچه انواع مختلف دیواره­های آتش درجات هوشمندی متفاوتی دارند اما در نحوه انجام عملیات امنیتی خود، چندان انعطاف پذیر نیستند. همچنین گرچه آن­ها با ارائه دسته­ای از گزارش­ها و ثبت تلاش­های نفوذگری در فایل­های ثبت، شما را از این تلاش­ها آگاه می­سازند اما این گزارش­ها معمولا چندان واضح و روشن­گر نیستند بلکه صرفا ثبت مجموعه­ای از وقایع هستند. داستان IDS ها از این جا شروع می شود.

امروزه امنیت تبدیل به چالش اصلی و بسیار مهم در همه زمینه­ ها از جمله شبکه و زیرساخت سیستم­ها می­باشد. رویکرد اصلی، دسترسی کاربر معتبر و از قبل تعریف شده به سیستم، بدون نقض سطح دسترسی­های تعریف شده از سوی مدیر سیستم می­باشد. رفتارهای داخلی و خارجی که قصد نقض امنیت شبکه و قوانین از پیش تعریف شده آن را داشته باشند به عنوان نفوذگر[3] شناخته می­شوند [1].

از این رو سیستم تشخیص نفوذ یک نیاز ضروری برای تشخیص و شناسایی نفوذگرها در داخل سیستم می­باشد که مانع از آسیب زدن این نفوذگرها به سیستم می­شود. سیستم تشخیص نفوذ، رفتار و الگوی کاربران را زیر نظر می­گیرد، اگر به عنوان مخرب شناسایی شوند، به صورت خودکار توسط سیستم تشخیص نفوذ شناسایی می­شوند[2].

اجام پایان نامه ، انجام پایان نامه ارشد ، انجام پایان نامه دکتری

1-1-2 روش ­های تشخیص نفوذ

بصورت كلي سه روش براي شناسايي و تشخيص نفوذ به شبكه وجود دارد كه به شرح زير هستند [3]:

  1. شناسايي امضاء يا (Signature) : در اين روش كه همانند كاري است كه يك آنتي­ويروس انجام مي­دهد، IDS داراي يك پايگاه داده است كه در آن نوع و روش فعاليت برخي از حملات مشخص شده­اند، به محض اينكه IDS ترافيكي را تشخيص دهد، آن­را با اطلاعات پايگاه داده مربوطه مقايسه كرده و در صورت بروز تطابق اعلام هشدار مي كند.
  2. تشخيص رفتار غير عادي (Anomaly) : در اين نوع از انواع IDS، سيستم با توجه به رفتاري كه در شبكه عادي وجود دارد و ترافيكي كه در اثر يك عمل غير عادي ايجاد شده است و با توجه به بررسي­هاي خود و مقايسه ترافيك طبيعي و غيرعادي تصميم مي­گيرد كه در مورد اين نوع ترافيك هشدار دهد.
  3. تشخيص پروتكل غيرعادي (Anomaly Protocol): در اين نوع تشخيص، مدل­ها بر اساس مشخصات پروتكل TCP/IP تجزيه و تحليل مي­شوند و در صورت مشخص شدن تغييرات در مشخصات اين پروتكل، سيستم هشدار فعال مي­شود.

1-1-3 انواع سیستم­ های تشخیص نفوذ

در این بخش به ارائه انواع سیستم­های تشخیص نفوذ ارائه شده می­پردازیم [4].

  1. سيستم­هاي تشخيص نفوذ تحت شبكه (Network Based IDS): اين­گونه از سيستم­ها مانند يك جعبه سياه هستند كه در شبكه قرار گرفته و كارت شبكه آن­ها در حالت بي­قيد (Promiscuous) قرار مي­گيرد و كليه ترافيك شبكه را دريافت و تجزيه و تحليل مي­كند. مانند نرم­افزار SNORT در سيستم عامل لينوك.
  2. سيستم­هاي تشخيص نفوذ ميزبان (Host Based IDS): اين­گونه از سيستم­ها با استفاده از مميزي (audit) كردن فايل­هاي Log مربوط به يك رخداد بر روي هر سيستم فعاليت مي­كنند و اين رويدادها را تجزيه و تحليل مي­كنند. از اين­گونه از سيستم­ها به­دليل ايجاد بار كاري زياد براي هر سيستم معمولا كمتر استفاده مي­شود. نرم افزار اين­گونه سيستم تشخيص نفوذ به­صورت تك به تك بر روي تمامي سيستم­ها نصب مي­شود و به­صورت مجزا فعاليت مي­كنند. مانند نرم افزار CSA: Cisco Security Agent.
  3. پايش فايل­هاي Log File Monitoring: در اين نوع سيستم از كليه رخدادهاي روي سيستم­هاي شبكه Log ‌برداري مي­شود و همه اين Logها به يك سرور بر روي شبكه منتقل شده و از طريق آن مورد تجزيه و تحليل قرار مي­گيرند.
  4. چك كردن صحت و كامل بودن فايل(File Integrity Checker): اين­گونه سيستم­ها معمولا براي تشخيص انواع تروجان و نرم­افزارهايي به­كار مي­رود كه باعث ايجاد تغييرات بر روي سيستم مي­شوند، در اين روش از هر فايل بر روي سيستم يك شبکه نگاشت (Hash) گرفته مي­شود و در داخل يك پايگاه داده مركزي نگه­داري مي­شود و در صورت بروز مشكل اين Hash با Hash فايل جديد مقايسه مي­شود و در صورت عدم تطابق اعلام اخطار مي­شود. مانند نرم­افزار Tripwire كه از نوع SIV: System Integrity Verifier مي­باشد.

در تقسیم­ بندی دیگری سیستم­های تشخیص نفوذ به دو دسته زیر تقسیم می­شوند: [5]

  • سیستم تشخیص نفوذ مبتنی بر شبکه (Network Intrusion Detection System)

که شبکه و ترافیکی که از طریق شبکه انتقال پیدا می­کند را مورد ارزیابی و کنترل قرار می­دهند.

  • سیستم تشخیص نفوذ مبتنی بر میزبان یا سرور (Host Intrusion Detection System)

که میزبان یا سرور و ترافیک ورودی و خروجی را آن­ را مورد ارزیابی و کنترل قرار می­دهد. مثالی برای این نوع از سیستم­های تشخیص نفوذ فایروال­ها هستند.

1-1-4 چالش ­های سیستم ­های تشخیص نفوذ

به طور عمده چالش­های سیستم­های تشخیص نفوذ عبارتند از: [6]

  • سیستم­های تشخیص نفوذ فعلی امکان شناسایی نفوذگرهایی را که از روش­های جدید و نوین استفاده می­کنند را ندارند:

به دلیل اینکه بعضی از سیستم­های تشخیص نفوذ متناسب با ساختار و الگوی نفوذهای گذشته کار می­کنند، امکان شناسایی نفوذهای با الگوها و روش­های جدید و نوین را ندارند.

  • خطای مثبت کاذب[4]:

زمانی رخ می­دهد که سیستم تشخیص نفوذ یک رفتاری را که اصولا رفتاری عادی و طبیعی است را به عنوان نفوذ شناسایی می­کند.

  • خطای منفی کاذب[5]:

زمانی رخ می­دهد که یک رفتار مخرب به عنوان یک رفتار عادی و نرمال شناسایی می­شود.

1-1-5 داده­ کاوی[6]

به فرآیند استخراج اطلاعات و دانش نهان از میان داده­ها، داده­کاوی می­گویند. این فرآیند یک تکنولوژی و ابزاری بسیار مفید برای شرکت­ها و مراکز تجاری می­باشد تا بتوانند اطلاعات مفید و ضروری را از پایگاه­ داده­های خود استخراج کنند. خروجی فرآیند داده­کاوی به مدیران شرکت­ها این اجازه را می­دهد تا بتوانند با استفاده از دانش استخراج شده از طریق داده­کاوی برای آینده شرکت تصمیمات ضروری و مهم اتخاذ کنند. به عبارت دیگر با توجه به اطلاعات گذشته تصمیماتی برای آینده اتخاذ می­شود[7].

در پایگاه داده­های معمولی، داده متناسب با زمان تغییر نمی­کند و به صورت ایستا می­باشد [8]. داده­های پیوسته یا اصطلاحا داده­های جریانی[7] را نمی­شود ذخیره کرد و باید به صورت تک­گذر[8] تحلیل و آنالیز نموده و دانش مورد نظر را از آن استخراج کرد [9]. داده­های جریانی شامل انواع مختلفی از داده­ها می­شوند که از جمله آن داده­های شبکه می­باشد که شامل ترافیک ورودی و خروجی شبکه می­باشند [10].

داده­کاوی می­تواند به صورت قابل توجهی عمل شناسایی نفوذ را بهبود بخشد. طبقه­بند­ها[9] می­توانند رفتار مخرب از غیر مخرب را تشخیص دهند که این کار را برای سیستم­های تشخیص نفوذ آسان می­کند.

به طور کلی می­توان سختی کار را در دو سوال زیر خلاصه کرد:

  • چگونه دقت را در سیستم­های تشخیص نفوذ و کاهش خطاهای false positive و false negative افزایش دهیم؟
  • چگونه زمان اجرای سیستم­های تشخیص نفوذ برای شناسایی یک نفوذ مخرب را کاهش دهیم؟

در مقالات [11] و [12] و [13] و [14] که مقالات چند ماه اخیر از مجلات معتبر می­باشند، به سوال دوم به عنوان چالشی اساسی­تر و عمیق­تر از سوال اول پرداخته­اند. هر چند که سیستمی که به هر دو سوال بالا به صورت کارا و مناسب پاسخ دهد، سیستمی ایده­آل و بهینه خواهد بود.

در این تحقیق سعی بر آن داریم تا با ارائه یک سیستم تشخیص نفوذ مبتنی بر داده­کاوی علاوه بر افزایش دقت، از نظر زمانی نیز سیستمی مناسب و درخور را طراحی کنیم تا بتوانیم به چالش­های اصلی حوزه سیستم­های تشخیص نفوذ پاسخی صحیح و مناسب را ارائه کنیم.

برای طراحی این سیستم از تکنیک طبقه­بندی[10] که یکی از روش­های داده­کاوی می­باشد استفاده می­کنیم. در ادامه ابتدا به توضیح تکنیک طبقه­بندی می­پردازیم و سپس به چند روش در این حوزه اشاره می­کنیم.

طبقه­بندی یک فرآیند تحلیل و آنالیز داده می­باشد. طبقه­بندی برای داده­های جریانی که در یک سیستم تشخیص نفوذ مبتنی بر شبکه وجود دارند، بسیار مناسب و کارا می­باشد. به طور کلی طبقه­بندی را انتساب یک داده نمونه به گروهی خاص از داده­ها که از پیش تعریف شده­اند، می­گویند [15].

در این قسمت به توضیح چند نمونه از روش­های طبقه­بندی داده­های جریانی مانند روش بیز[11]، الگوریتم درخت Hoeffding که در سیستم­های تشخیص نفوذ نیز مورد استفاده قرار می­گیرند، می­پردازیم.

1-1-5-1 روش Naïve Bayes: [16]

این طبقه­بند، یک طبقه ­بند احتمالاتی است. مبنای کار این طبقه­بند بر مبنای تئوری بیز در احتمالات می­باشد. این طبقه­بند قادر است که مسائل تشخیص و پیش­بینی را حل کند. این طبقه­ بند قادر است تا احتمال صریح فرضیه ­ها را محاسبه کند و در مقابل داده­های نویز نیز مقاوم می­باشد. طبقه ­بند بیز برای داده­های جریانی در حالت کلی به صورت زیر می­باشد:

1-1-5-2 الگوریتم درخت Hoeffding: [17]

این الگوریتم یک طبقه­ بند مبتنی بر درخت تصمیم است که به صورت کارایی داده­ها را طبقه­بندی می­کند. نحوه کار این درخت بدین صورت است که داده­ های آموزش به فرم (p, q) که p بردار ویژگی و q برچسب کلاس مربوطه می­باشد را به فرم تابع q=f(a) تبدیل کند، که هر داده جدید ورودی را با دقت زیاد به یک کلاس منتسب کند.

در این تحقیق سعی بر آن داریم با استفاده از یک تکنیک طبقه­بندی اقدام به طراحی سیستم تشخیص نفوذ کنیم، به طوریکه دو چالش اصلی یعنی زمان و دقت را به عنوان چالش­های اصلی این حوزه در نظر بگیریم.

در مقاله [6] از یک الگوریتم طبقه­ بندی برای تولید یک سیستم تشخیص نفوذ استفاده کرده است. هدف اصلی در این تحقیق، بهبود عملکرد و کیفیت سیستم تشخیص نفوذ ارائه شده در این مقاله می­باشد. در این مقاله از تکنیک­های داده­ کاوی بر روی داده­ های جریانی برای افزایش بهره­وری و عملکرد سیستم تشخیص نفوذ استفاده کرده است. هدف از این شیوه هم ترکیب دانش استخراج شده از داده­های گذشته با داده­های جریانی که در لحظه به سیستم وارد می­شوند، می­باشد. به عبارت دیگر دانش استخراج شده از داده­های جریانی با دانش به دست آمده از داده­های آفلاین ترکیب می­شود و دانش دقیق­تر و کارآمدتری را ارائه می­دهد.

1-2 سوالات و روال پژوهش

همانطور که مشخص است چگونگی عملکرد و کارایی الگوریتم کلاس­بندی که بر روی داده­های جریانی عمل می­کند، تاثیر مستقیم بر کارایی و دقت سیستم تشخیص نفوذ دارد. بهبود عملکرد این الگوریتم جهت دستیابی به نتایج بهتری برای سیستم تشخیص نفوذ در مقاله [6] ضروری است که در این راستا سوالات زیر مطرح می­شود:

  • آیا بهبود عملکرد الگوریتم کلاس­بندی بر روی داده­های جریانی، تاثیر بسزایی در بهبود کیفیت سیستم تشخیص نفوذ دارد؟
  • آیا ترکیب دانش استخراج شده از داده­های جریانی با دانش استخراج شده از داده­های آفلاین می­تواند برای بهبود عملکرد سیستم تشخیص نفوذ مناسب باشد؟
  • الگوریتم کلاس­بندی بر روی داده­های جریانی چگونه باید بهبود یابد تا عملکرد سیستم تشخیص نفوذ بهبود یابد؟
  • آیا تسریع الگوریتم کلاس­بندی بر روی داده­های جریانی بر دقت آن تاثیر میگذارد یا خیر؟

با توجه به مقالات [18] و [19] و [6] و [20] و [18] که همگی مقالاتی بروز و معتبر هستند و بر روی بهبود عملکرد الگوریتم دسته­بندی تمرکز دارند، سوال اول را از 4 سوال فوق را در این تحقیق فرض در نظر می­گیریم. از طرف دیگر [15] و [9] و [8] و [6] و [21] و [20] که همگی مقالات معتبری هستند و تمرکز اصلی آن­ها بر روی ترکیب دانش پیشین با دانش جریانی در کاربردهای مختلف می­باشد، سوال دوم از 4 سوال فوق را نیز به دلیل تعداد زیاد مقالات معتبر و بروز در این حوزه، فرض می­کنیم، یعنی فرض می­کنیم بهبود عملکرد الگوریتم کلاس­بندی بر روی داده­های جریانی تاثیر بسزایی در بهبود کیفیت سیستم تشخیص نفوذ دارد که با توجه به مقالاتی که در بخش مرور سابقه تحقیق می­آید، فرضی دقیق و منطقی است. از طرف دیگر فرض می­کنیم ترکیب دانش استخراج شده جریانی با دانش استخراج شده آفلاین نیز روشی مناسب و بهبود یافته است که این فرض نیز با توجه به مقالات فصل بعد فرضی منطقی است.

در این تحقیق سعی بر آن داریم که با فرض سوال­های 1 و 2 ، به سوالات 3 و 4 پاسخ دهیم به نحوی که عملکرد سیستم تشخیص نفوذ ارائه شده در این تحقیق از عملکرد سیستم تشخیص نفوذ ارائه شده در [19] بهتر باشد. برای این منظور از روش زیر استفاده خواهیم کرد.

الگوریتمی که برای طبقه­بندی از آن استفاده خواهیم کرد، الگوریتم بسیار سریع درخت تصمیم (Very Fast Decision Tree Algorithm) که در مقاله [21] برای اولین بار ارائه و در مقاله [20] بهینه­سازی شده است، می­باشد.

این الگوریتم که بر مبنای درخت تصمیم می­باشد دارای ساختاری افزایشی می­باشد. بدین معنی که ابتدا با یک نود یعنی ریشه شروع به کار می­کند، و هر زمان که داده جدیدی می­رسد، تعدادی تابع مانندInformation Gain و Gini Index محاسبه می­شوند و اطلاعات نودها بروزرسانی می­شود. سپس اقدام به شناسایی بهترین دو قانون جداکننده یعنی Splitting Rules می­پردازد و در نهایت با استفاده از آستانه موجود در الگوریتم Hoeffding بهترین قانون را انتخاب می­کند. این پروسه مرتبا به صورت بازگشتی به ازای هر داده­ای که می­رسد انجام می­شود. این روند در شکل زیر نشان داده شده است.

با توجه به روش­هایی که  در [22] اراائه شده است که  همگی روش­هایی مبتنی بر الگوریتم­های تکاملی است در این تحقیق نیز سعی بر آن داریم تا درخت تصمیم بسیار سریع یا VFDT را با استفاده از الگوریتم­های تکاملی بهینه کنیم تا بدین صورت عملکرد و کارایی سیتم تشخیص نفوذ ارائه شده بسیار بهتر و بیشتر باشد.

انجام پایان نامه، انجام پایان نامه کارشناسی ارشد، انجام پایان نامه دکتری

شکل 1-1 ساختار الگوریتم VFDT [20]

 

1-3 اهداف و کاربردهای تحقیق

هدف اصلی در این تحقیق طراحی یک سیستم تشخیص نفوذ مبتنی بر روش­های داده­کاوی می­باشد که شرایط زیر را داشته باشد:

  • در زمان مناسب و معقول و سریع اقدام به تشخیص نفوذ نماید ( چالش اصلی)
  • با دقت بالا نفوذ را تشخیص دهد و میزان خطاهای منفی کاذب و مثبت کاذب را کاهش دهد.

با انجام این تحقیق الگوی طراحی یک سیستم تشخیص نفوذ مبتنی بر الگوریتم بسیار سریع درخت تصمیم فراهم می­شود که این امکان را به وجود می­آورد که تشخیص نفوذ در زمان بسیار سریع­تری انجام شود. این رویکرد می­تواند بسیاری از سیستم­های تشخیص نفوذ را کاراتر و سریع­تر کند.

1-4 نوآوری و جنبه جدید بودن تحقیق

نوآوری اصلی و جنبه جدید بودن این تحقیق استفاده از الگوریتم بسیار سریع درخت تصمیم برای شناسایی و تشخیص نفوذ در شبکه­ها می­باشد. در مقاله [6] از سه روش درخت hoeffding و شبکه bayes و الگوریتم accuracy weighted  برای طراحی سیستم تشخیص نفوذ بر روی داده­ های جریانی استفاده کرده است. در این تحقیق سعی بر آن داریم تا با استفاده از الگوریتم Very Fast Decision Tree  برای طراحی سیستم تشخیص نفوذ بر روی داده­های جریانی استفاده می­کنیم.  دلیل اصلی استفاده از این روش هم سریع بودن آن در طبقه­ بندی است که برای داده­ های جریانی بسیار مناسب می­باشد و سرعت و کارایی سیستم را افزایش می­دهد. به­دلیل اینکه فضای جستجو و کاوش برای تعیین هر گره و پارامتر تصمیم در درخت تصمیم طراحی شده بسیار بزرگ و غیرقابل مهار می­باشدف از الگوریتم­های ژنتیک نیز برای جستجو و کاوش هوشمندانه و هیوریستیکی در فضای مساله تعیین گره­های درخت تصمیم استفاده می­کنیم.

1-5 نتیجه­ گیری

در این فصل ایبتدا به توضیح مفاهیم پایه­ای و اساسی سیستم­های تشخیص نفوذ اعم از تعریف، اهداف، چالش­ها و ... پرداختیم. در قسمت بعدی نیز راه­کارهای مختلف را به صورت خلاصه ارائه نموده و در انتها نیز روال اصلی این پژوهش و نوآوری آن را ارائه کردیم. در فصل بعد به مرور کارهای گذشته در این زمینه برای روشن شدن بیشترحوزه تحقیق، خواهیم پرداخت.

[1] Intrusion Detection System (IDS)

[2] Firewall

[3] Intruder

[4] False Positive Error

[5] False Negative Error

[6] Data mining

[7] Streaming Data

[8] Single pass

[9] Classifiers

[10] Classification

[11] Naïve Bayes

برای دریافت مشاوره رایگان در حوزه امنیت شبکه، همین حالا با ما تماس بگیرید.


مشاوره تخصصی انجام پایان نامه ارشد

یکی از مهمترین وظایف دانشجویان در مقاطع تحصیلات تکمیلی (کارشناسی ارشد و دکتری) انجام پایان نامه می باشد. فقر اساتید خبره در زمینه های مختلف علمی تحقیقاتی در برخی دانشگاه های داخلی و خارجی موجب سردرگمی دانشجویان عزیز گردیده است، موسسه ادیب مشاور مفتخر است که در پاسخ به این نیاز طی ده سال فعالیت به تعداد بیشماری از دانشجویان ارشد و دکتری خدمات مشاوره تخصصی ارايه داده است.

به طور کلی انجام پایان نامه کاری زمان بر است که دانش و تجربه زیادی نیازمند است. موسسه ادیب مشاور با چندین سال تجربه در عرصه مشاوره و با در اختیار داشتن متخصصین و اساتیدی با تجربه آماده مشاوره و آموزش پایان نامه در کلیه رشته های دانشگاهی می باشد.

علاوه بر این موسسه ادیب مشاور، در زمینه شبیه سازی مقالات، پایان نامه ها و انجام پروژه ها با برنامه نویسی نیز به دانشجویان کشور عزیزمان خدمات لازم را ارائه می کند. این خدمات شامل تحلیل آماری، پیاده سازی با انواع نرم افزارهای مهندسی، برنامه نویسی با انواع زبان های برنامه نویسی و تهیه پرسش نامه می شود.

به طور کلی سر فصل های خدمات موسسه ادیب مشاور عبارتند از:

مشاوره پروپوزال در رشته مدیریت، حسابداری، مهندسی برق قدرت، مهندسی برق الکترونیک، مهندسی کامپیوتر و روانشناسی و دیگر رشته ها

مشاوره پایان نامه در رشته مدیریت، حسابداری، مهندسی برق قدرت، مهندسی برق الکترونیک، مهندسی کامپیوتر و روانشناسی و دیگر رشته ها

استخراج مقاله از پایان نامه در رشته مدیریت، حسابداری، مهندسی برق قدرت، مهندسی برق الکترونیک، مهندسی کامپیوتر و روانشناسی و دیگر رشته ها


شبیه سازی انواع مقالات مهندسی (دپارتمان انجام پایان نامه امنیت شبکه)

تحلیل آماری پایان نامه های آماری (دپارتمان انجام پایان نامه امنیت شبکه)

تهیه پرسش نامه در رشته های مختلف دانشگاهی (دپارتمان انجام پایان نامه امنیت شبکه)

تهیه پرسش نامه آنلاین در بستر اینترنت (دپارتمان انجام پایان نامه امنیت شبکه)

مشاوره رایگان در انتخاب موضوع پایان نامه های مهندسی و سایر رشته ها (دپارتمان انجام پایان نامه امنیت شبکه)

انجام پروژه های برنامه نویسی با انواع زبان های برنامه نویسی از قبیل پایتون، متلب و آموزش کامل پروژه انجام شده در قالب فیلم آموزشی (دپارتمان( انجام پایان نامه امنیت شبکه)

انجام پروژه های شبیه سازی شبکه یا پایان نامه های مرتبط با شبکه با نرم افزارهای NS2 و NS3 (دپارتمان انجام پایان نامه امنیت شبکه)


 

مشاوره تخصصی انجام پایان نامه و شبیه سازی آن

موسسه ادیب مشاور با داشتن اساتیدی مجرب در حوزه کلیه تحلیل های آماری پرسشنامه ای، و انواع آزمون‌های آماري در تکمیل فصل چهار پایان نامه، به دانشجویان در کوتاه ترین زمان ممکن خدمات مشاوره و آموزش حرفه ای ارائه می دهد. هدف موسسه ادیب این است که دانشجویان کشور عزیزمان را در نگارش با کیفیت پایان نامه های کارشناسی ارشد یاری دهد.

خدمات ما شامل مشاوره و آموزش تحلیل آماری پایان نامه با نرم افزارهای زیر می باشد:

نرم افزار SPSS (دپارتمان انجام پایان نامه امنیت شبکه)

با استفاده از این نرم افزار می توانیم آمار توصیفی و آمار استنباطی در پایان نامه ها را محاسبه کنیم. برای سنجش جمعیت شناختی، از آمار توصیفی در SPSS استفاده می شود. همچنین برای سنجش روابط بین متغیرها از آزمون همبستگی پیرسون یا اسپیرمن (بر اساس نوع توزیع آماری داده ها) استفاده می گردد، و در نهایت برای سنجش تاثیرات از آزمون رگرسیون خطی یا چندگانه استفاده می شود.

نرم افزار Vensim (دپارتمان انجام پایان نامه امنیت شبکه)

از این نرم افزار برای سنجش طول زمان استفاده می گردد. به طور مثال وقتی می خواهیم برای مدت ۱۰ ساله تخمین بزنیم که روند فروش در ۱۰ سال آینده چقدر خواهد بود؟ با استفاده از این نرم افزار می توانیم به رشد یا نزول فروش در پایان نامه های مربوط به این حوزه پی ببریم.

نرم افزار LINGO (دپارتمان انجام پایان نامه امنیت شبکه)

روش تحلیل پوششی داده ها DEA توسط این نرم افزار قابل مدلسازی و انجام است. در این روش ما با چند واحد تصمیم گیرنده (DMU) مواجه هستیم که هر یک با مصرف برخی ورودی ها، خروجی هایی را تولید می کند. در نهایت هدف اصلی این روش محاسبه کارایی واحدهای تصمیم گیرنده و ارائه راهکار برای افزایش کارایی واحدهای ناکاراست.

نرم افزار Lisrel (دپارتمان انجام پایان نامه امنیت شبکه)

این نرم افزار، از نرم افزارهای مدل معادلات ساختاری است و برای داده های نرمال استفاده می شود. مدل‌های مرسوم در مدل سازی معادلات ساختاری (SEM) درواقع متشکل از دو بخش هستند. مدل اندازه‌گیری که چگونگی توضیح و تبیین متغیرهای پنهان توسط متغیرهای آشکار (سوالات) مربوطه را بررسی می‌نماید و مدل ساختاری که نشان می‌دهد چگونه متغیرهای پنهان در پیوند با یکدیگر قرار گرفته‌اند.

استفاده از مدل سازی معادلات ساختاری مزایای زیادی دارد که مهمترین آنها عبارتند از: الف) روابط چندگانه  را می تواند برآورد کند ب) قابلیت سنجش متغیرهای مشاهده نشده  ج) خطای اندازه‌گیری را می تواند محاسبه کند د) قابلیت بررسی تأثیر هم خطی ه) آزمون روابط جعلی و غیرواقعی.

نرم افزار Smart PLS (دپارتمان انجام پایان نامه امنیت شبکه)

این نرم افزار، از نرم افزارهای مدل معادلات ساختاری است. و برای داده های غیرنرمال استفاده می گردد.  تحلیل عاملی مرتبه دوم به بالا فقط از طریق این نرم افزار میسر است. لذا امکان انجام تحلیل عاملی مرتبه دوم به بالا از طریق نرم افزار هایی مثل Amos و Lisrel مقدور نیست و فقط از طریق نرم افزار Smart PLS امکان پذیر می باشد.

نرم افزار Amos (دپارتمان انجام پایان نامه امنیت شبکه)

این نرم افزار، از نرم افزارهای مدل معادلات ساختاری است برای داده های نرمال استفاده می شود. مدلسازی معادلات ساختاری توسط نرم افزار اموس در محیطی با قابلیت گرافیکی بالاتر و برای نمونه هایی با حجم بزرگ صورت می پذیرد. مدل‌های مرسوم در مدلسازی معادلات ساختاری (SEM) در واقع متشکل از دو بخش هستند:

مدل اندازه‌گیری که چگونگی توضیح و تبیین متغیرهای پنهان توسط متغیرهای آشکار (سوالات) مربوطه را بررسی می‌نماید.

مدل ساختاری که نشان می‌دهد چگونه متغیرهای پنهان در پیوند با یکدیگر قرار گرفته‌اند.

نرم افزار MATLAB (دپارتمان انجام پایان نامه امنیت شبکه)

نرم افزار متلب را می توان به مانند یک ماشین حساب بسیار پیشرفته دانست. این نرم افزار دارای مجموعه ی عظیمی از توابع آماده است که شما را در فرآیند محاسبات یاری می کند. امکان طراحی رابط کاربری و دریافت خروجی ها در قالب نمودارها و جداول مختلف یکی دیگر از قابلیت های مهم این نرم افزار می باشد. این نرم افزار دارای کاربردهای زیادی است که از مهم ترین آن­ها می توان به بهینه سازی سبد سهام و پیش بینی قیمت سهام اشاره کرد.

نرم افزار  GIS (دپارتمان انجام پایان نامه امنیت شبکه)

در دهه اخیر به سبب گسترش فناوری های رایانه ای، سیستم اطلاعات جغرافیایی امکان نگهداری به روز داده‌های زمین مرجع و نیز امکان ترکیب مجموعه داده‌های مختلف را به طور موثر فراهم ساخته است. امروزه (GIS) برای تحقیق و بررسی های علمی، مدیریت خدمات شهری، مدیریت منابع و ذخایر و همچنین برنامه ‏ریزی های توسعه ای به کار گرفته می‏ شود. فناوری (GIS) با جمع آوری و تلفیق اطلاعات، بوسیله تصویر سازی و استفاده ازآنالیزهای جغرافیایی، اطلاعاتی را برای تهیه نقشه فراهم می سازد. گروه تحقیقاتی طلوع (TMRG) کلیه پروژه های دانشجویی و راهنمایی در مورد پایان نامه های دانشجویی در زمینه های سیستم اطلاعات جغرافیایی، وب GIS، موبایل GIS و … را انجام می دهد.

مشاوره و انجام  پروژه های GIS  در تمام زمینه ها از جمله:

  • طراحی و ایجاد سیستم های اطلاعات مکانی (GIS) سازمانی
  • توسعه نرم افزاری Desktop و Mobile و سامانه تحت وب (WebGIS)
  • طراحی و پیاده سازی بانک های اطلاعات مکانی
  • اجرا و پیاده سازی تحلیل های مکانی مربوط به پروژه های منابع طبیعی و برنامه ریزی شهری مانند مکانیابی، مسیریابی
  • انجام کلیه پروژه‌های مکان یابی و درون یابی و تهیه نقشه های مرتبط
  • تهیه نقشه ها در زمینه های مختلف از جمله: محیط زیست، جغرافیا (شهری و روستایی)، باستان شناسی و …
  • اجرای مدل در GISدر AHP, ANP, VIKOR, TOPSIS, ELECTER, SAW
  • تبدیل نقشه های CAD به لایه های GIS  دارای مختصات
  • و…

نرم افزار Excel و SuperDecision (دپارتمان انجام پایان نامه امنیت شبکه)

تکنینک های مختلف تصمیم گیری با معیارها و گزینه های چندگانه (MCDM & MADM) توسط این نرم افزارها قابل انجام است که از جمله این تکنیک ها می توان به موارد زیر اشاره نمود:

روش تحلیل سلسله مراتبی (AHP)

روش فرآیند تحلیل شبکه (ANP)

روش تاپسیس (TOPSIS) که مبتنی بر محاسبه فاصله ریاضی گزینه ها از نقاط مطلوب مثبت و منفی می باشد.

روش دیماتل (DEMATEL): در این روش تأثیر و تأثر شاخص ها بر همدیگر محاسبه شده و درنهایت شاخص های پژوهش در دو گروه علی و معلول دسته بندی می شوند.

نکته: تمامی روش های تصمیم گیری چند معیاره فوق در محیط های قطعی و فازی قابل انجام می باشند. معمولاً در مورد موضوعاتی که قطعیت آنها به مراتب کمتر است از فواصل و اعداد فازی جهت محاسبات استفاده می شود.

نرم افزار STATA (دپارتمان انجام پایان نامه امنیت شبکه)

تخصص اصلی این نرم افزار در رشته اقتصاد است اما در رشته های مالی و حسابداری نیز قابلیت استفاده دارد. مدلهاي مختلف رگرسيون و تخمین مدل های اقتصادسنجی سری زمانی، پانل و مقطعی از کاربردهای آن می باشد.

نرم افزار Eviews (دپارتمان انجام پایان نامه امنیت شبکه)

تخصص و کاربرد اصلی این نرم افزار در رشته اقتصاد است ولی به طور گسترده ای در رشته های حسابداری و مالی نیز وارد شده است. تحليل هاي آماري پانل ديتا، انواع مدل رگرسيون، سري زماني، آزمون هاي هاسمن چاو، تحليل سري زماني هاي اقتصادي و … از کاربردهای آن می باشد.

نرم افزار R (دپارتمان انجام پایان نامه امنیت شبکه)

نرم­ افزار آماری است که در رشته­ های مختلفی کاربرد دارد و قابل استفاده در رشته­ های مالی، اقتصاد و حسابداری است. از جمله کاربردهای این نرم افزار بهینه سازی سرمایه­ گذاری و تخمین مدل های اقتصاد سنجی است.

نرم افزار MINITAP (دپارتمان انجام پایان نامه امنیت شبکه)

از جمله کاربردهای این نرم افزار آزمون هاي آماري نرمال سازي متغيرها، رگرسيون، انواع نمودارهاي آماري می باشد.

نرم افزار SPSS (دپارتمان انجام پایان نامه امنیت شبکه)

نرم افزار گمز (دپارتمان انجام پایان نامه امنیت شبکه)

و …

اگر برای هریک از موارد فوق نیاز به مشاوره رایگان دارید، همین الان با ما تماس بگیرید.

انجام پایان نامه ارشد و دکتری ادیب مشاور، انجام پایان نامه، انجام پایان نامه ارشد، انجام پایان نامه کارشناسی ارشد، انجام رساله دکتری، انجام پایان نامه دکتری

 

1 Star2 Stars3 Stars4 Stars5 Stars (2 votes, average: 5٫00 out of 5)
Loading...