• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • إصدارات جامعة قطر
  • وقائع المنتديات
  • المنتدى والمعرض البحثي السنوي لجامعة قطر
  • QUARFE 2020
  • Theme 3: Information and Communication Technologies
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • إصدارات جامعة قطر
  • وقائع المنتديات
  • المنتدى والمعرض البحثي السنوي لجامعة قطر
  • QUARFE 2020
  • Theme 3: Information and Communication Technologies
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    The Use of Artificial Intelligence for The Detection Covert Channels Attacks in New Generation Internet Protocol IPv6

    Thumbnail
    عرض / فتح
    The Use of Artificial Intelligence for The Detection Covert Channels Attacks in New Generation Internet Protocol IPv6.pdf (485.3Kb)
    التاريخ
    2020
    المؤلف
    AlSenaid, Felwa Rashed
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    Being instrumental to the Qatar national vision 2030 activities and following up with "Achieving Security, stability and maintaining public safety" objectives, the present paper aims to safeguard the information and monitor internet communications in the region effectively. The increased dependence of internet-based technologies in all facets of life challenges the government and policymakers with the need for an effective shield mechanism against passive and active security violations. The present paper adopted an artificial intelligence-based solution for detecting suspicious communications. Further, a dataset created which was generated by simulating a number of attack and normal communications was used for both training and testing the model The proposed model produces an accuracy of 100% with a score of 1 for precision, recall, and F1 score. The project forward a novel, efficient approach for detecting covert channels and suspicion communication.
    معرّف المصادر الموحد
    https://doi.org/10.29117/quarfe.2020.0247
    DOI/handle
    http://hdl.handle.net/10576/16661
    المجموعات
    • Theme 3: Information and Communication Technologies [‎19‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video