جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

امنیت بزرگ‌ترین چالش بر سر راه استقرار و کاربرد رایانش ابری در مقیاس وسیع می باشدومکانیزم های سنتی امنیت قابل استفاده در رایانش ابری نمی‌باشند. اعتماد نقش مهمی در برقراری تعاملات امن و سودمند در محیط رایانش ابری دارد و می‌تواند جایگزین مناسبی برای مکانیزم‌های سنتی امنیت باشد. به دلیل رشد تراکنش‌های بر خط و فعالیت‌های تجارت الکترونیک در سال‌های اخیر، طراحی چارچوب شهرت و اعتماد برای سرویس‌های الکترونیکی، زمینه‌ای است که توجه بسیاری را به خود جلب کرده است. یکی از پارامترهای مهم در سیستم‌های سنجش اعتماد، قابلیت تشخیص زمینه فعالیت است. برای وارد کردن پارامتر زمینه فعالیت در محاسبات اعتماد، از روش تشخیص شباهت بین زمینه‌ها استفاده می‌شود. این روش می‌تواند بین زمینه‌های مختلف، بر حسب میزان اختلاف آن‌ها، تفاوت قائل شود و زمینه‌های مشابه یکدیگر را شناسایی کند.تحقیق پیش رو به مدل سازی ارتباط بین زمینه‌های مختلف بر اساس ساختارهای آنتولوژی و سلسله مراتبی پرداخته است. مدل پیشنهادی با توجه به داده‌های واقعی موجود در سیستم‌های تجارت الکترونیک که در عمل در حال بکار گیری هستند، مورد بررسی قرار گرفته است و نتایج نشانگر این است که زمینه می‌تواند 70 درصد عملکرد سیستم‌های فعلی اعتماد را بهبود بخشد.در این پژوهش پس از ارزیابی صحت عملکرد مدل در سیستم‌های تجارت الکترونیک، مدل را وارد حوزه رایانش ابری کرده‌ایم و نشان داده‌ایم که از این مدل می‌توان در حوزه رایانش ابری نیز استفاده نمود.

منطقه مورد مطالعه در شمال استان آذربايجان غربی، در شمال شهر ماکو و در جنوب روستای آداغان، در شمال روستای علی آباد واقع شده است. فاصله شهرستان ماکو با تبریز 250 کیلومتر و با شهرستان ارومیه 275 کیلومتر می باشد. نهشته های پرمین در ایران به خصوص در البرز – آذربايجان برونزدهاي گسترده‎اي دارند. در اين زون، سه واحد سنگ‎چينه‎اي به نام‎هاي سازند دورود (در زير)، روته (در وسط) و نسن (در بالا) معرف توالي‎هاي پرمين ‎هستند. اين سازندها هر يك به تنهايي يك چرخه رسوبي كامل ‎هستند كه ميان دو سطح فرسايشي جاي دارند. در بين سه سازند ياد شده، به ويژه در البرز باختري و آذربايجان، چرخة دوم پرمين (سازند روته به سن مرغابین) بيشترين رخنمون را دارد و چنين استنباط مي‎شود كه در زمان رسوبگذاري سازند روته، درياي پرمين بيشترين گسترش را داشته است. سازند روته در سراسر نواحى دره روته حدود 230 متر ضخامت دارد، ولى در دره کرج اين ضخامت به حدود 300 متر مى‌رسد. در برخى نواحى بويژه در مناطقى که قسمتهاى بالائى سازند روته فرسايش يافته و يا بوسيله نهشته‌هاى سازند شمشک بصورت همشيب و با نبود چينه‌اى پوشيده مى‌شود، اندازه‌گيرى ضخامت واقعى آن امکان‌پذير نمى‌باشد. در نواحى شمالى آذربايجان بويژه، در نواحى ماکو و مراغه اين ضخامت از 700 متر نيز تجاوز مى‌کند.نهشته های پرمین در منطقه ماکو شامل سنگ آهک های خاکستری تیره با ضخامت حدود 926 متر می باشد که بر اساس مطالعات لیتوستراتیگرافی می توان به سه واحد: سنگ آهک های بلروفون دار ، سنگ آهک های چرت دار و سنگ آهک های توده ای کریستالیزه و دولومیتی تقسیم کرد. مرز زیرین نهشته های پرمین به صورت هم شیب با سازند ایلانقره و مرز بالایی آن به صورت ناپیوستگی زاویه دار با سازند قم می باشدبر اساس مطالعات میکروفاسیس و محیط رسوبی، 9 میکروفاسیس مربوط به زیر محیط های پهنه جذر و مدی، لاگون، سدی، دریای محصور و باز (رمپ درونی )، رمپ میانی و رمپ بیرونی شناسایی شده که وابسته به یک محیط رمپ هموکلینال می باشند.مطالعات بیوستراتیگرافی منجر به شناسایی 4 بیوزون شده است که سن Murghabian-Djulfian را برای نهشته های پرمین در برش مورد مطالعه نشان می دهند.مطالعات حساسیت مغناطیسی و تطابق نتایج حاصل از این مطالعات با مطالعات حاصل از میکروفاسیس و محیط رسوبی و بیوستراتیگرافی نشان می دهد که نرخ کربنات زایی عامل بسیار موثر در حساسیت مغناطیسی است. همچنین تعیین مرز Midian-Djulfian (انتهای Guadalupian) که با انقراض دسته جمعی برخی از خانواده های فوزولیناتا همراه است با استفاده از حساسیت مغناطیسی امکان پذیر است.

وب مخزن عظیم و رو به گسترش دادههاست و اغلب منابع اطلاعاتی آن توسط پایگاه داده های رابطه ای ذخیره و مدیریت می شود. امروزه ماشین فهمکردن و دسترسی معنایی به این حجم عظیم از داده ها، یک ضرورت است. در این میان فناوری وبمعنایی با هدف ایجاد قابلیت پردازش روی دادههای وب پیشنهاد شده است. ساخت آنتولوژی نقش محوری را در وبمعنایی برعهده دارد، اما استخراج آنتولوژی از پایگاه دادههای رابطه ای موجود تحت وب بهطوریکه امکان پرس و جوی معنایی فراهم شود، با مشکلاتی روبروست. این مشکلات ناشی از تفاوتهای بین مدل رابطهای و آنتولوژی و همچنین عدمدسترسی مستقیم به پایگاه دادههای رابطه ای تحت وب است. در این پایان نامه شباهت ها و تفاوت های بین مدل رابطه ای و آنتولوژی بهطور دقیق بررسی شدهاست. همچنین از آنجایی که بهطور طبیعی دسترسی مستقیم به پایگاه دادههای رابطه ای تحت وب برای ایجاد آنتولوژی مُیسر نیست، بنابراین روشی نیمه خودکار برای ایجاد آنتولوژی مبتنی بر پیمایش صفحات HTML مرتبط با پایگاه داده های رابطه ای در دامنه ای مفروض پیشنهاد شده است. این روش که «استخراج آنتولوژی با پیمایش صفحات HTML» نام دارد، ابتدا شبه پایگاه داده رابطه ای براساس الگوی موقعیت داده ها در صفحات HTML به عنوان مدل میانی ایجاد و سپس توسط خزنده تاپل های این شبه پایگاه داده رابطه ای از صفحات HTML بازیابی می شود و در ادامه آنتولوژی دامنه و نمونه های آن به کمک قوانین سیستم انتقال از این شبه پایگاه داده رابطه ای استخراج می شود. در روش پیسنهادی به دلیل استفاده از صفحات HTML مبتنی بر سیستم مدیریت محتوا، مشکلات ساخت آنتولوژی از روی صفحات HTML مانند تغییر دائمی صفحات، داده های نامرتبط و ساختار گوناگون صفحات HTML تا حد زیادی برطرف شده است. آنتولوژی دامنه اساتید رشته کامپیوتر دانشگاه های ایران توسط این روش استخراج شده است. دقت و صحت آنتولوژی استخراج شده به ترتیب توسط کارشناس دامنه و استدلالگر ++Fact ارزیابی شده و درنهایت پرس و جوهای معنایی به زبان SPARQL روی آن اعمال می شود. دقت و فراخوانی نتایج حاصل از پرس وجوها روی آنتولوژی استخراج شده، جامعیت قوانین سیستم انتقال، درکنار اجرایی بودن روش پیشنهادی، موفقیت روش پیشنهادی را تأیید می کند.

از دیر باز بحث امنیت سیستم‌های رایانه‌ای همراه با فزونی یافتن اقسام آسیب پذیری‌ها و نیز سوءاستفاده مهاجمین از این ضعف‌ها به عنوان یکی از مباحث پر تنش در جوامع علمی مطرح بوده است. می‌توان اقدامات انجام شده در زمینه امنیت رایانه‌ای را به دو دسته کلی تقسیم کرد: پیش از رخداد و پس از رخداد. در زمینه فرایندهای پس از رخداد بیشتر علاقه‌مندیم تا با کسب شواهد دیجیتال از سیستم هدف به شناسایی جرم حادث شده،‌ عامل آن و میزان خرابی متاثر از جرم بپردازیم تا در صورت امکان مهاجم را تشخیص داده، راه نفوذ را سَد کنیم و به جبران مافات بپردازیم. به مجموعه این فرایند، جرم‌شناسی دیجیتال گفته می‌شود. در این میان، منابع متفاوتی همچون دیسک، شبکه و حافظه برای کسب شواهد از سیستم هدف وجود دارند. روش‌های مرسوم به علت مانایی داده‌های روی دیسک بیشتر به کسب شواهد از این منبع می‌پردازند. حال آنکه منابع پر‌ارزشی از اطلاعات به علت نامانایی و یا سختی تحلیل از بررسی باز می‌مانند. در این پژوهش سعی داریم اَهمّ ابزارهایی که تاکنون برای جمع‌آوری و نیز تحلیل شواهد حافظه ارائه شدند را به صورت کلی بررسی کرده و معیاری برای مقایسه و انتخاب آنها توسط متخصصان امنیت ارائه دهیم. به طور کلی به این فرایندهای کسب و تحلیل داده‌های حافظه جرم‌شناسی حافظه گفته می‌شود. درادامه به مُعضلات روش‌های مرسوم در زمینه جرم‌شناسی حافظه خواهیم پرداخت و نشان خواهیم داد که می‌توان با یک هستی‌شناسی پیشنهادی و ارائه استاندارد برای شواهد کسب شده از حافظه به بسیاری از این مسائل پاسخ گفت. در نهایت چارچوب جدیدی را برای بازسازی حوادث رخ داده در طی تجسّس دیجیتال پیشنهاد خواهیم کرد تا جرم‌‌شناسان بتوانند از آن برای عینیت بخشیدن به سیر وقوع حوادث رخ داده بهره ببرند.

شی گرایی متداولترین رویکرد توسعه ی سیستم های نرم افزاری می باشد، اما ناتوانی این روش در پیمانه بندی کانسرنهای متقاطع، مشکل اصلی تمامی سیستمهای شی گرا میباشد. تکنولوژی جنبه گرا این امکان را با فراهم نمودن یک واحد به نام جنبه مهیا ساخته است. یکی از بحثهای اصلی جنبه گرایی، فرآیند جنبه کاوی است. گرچه دیدگاههای جنبه کاوی بسیاری تاکنون ارائه شده است ولی هیچ یک از این دیدگاهها نتوانستند کانسرنهای متقاطع را به صورت خودکار و بدون نیاز به درگیری برنامه نویس شناسایی نمایند. وابستگی به قواعد نامگذاری و اتلاف زمان بسیار برای حذف نمودن نتایج پیشنهادی اشتباه توسط ابزار از دیگر مشکلات دیدگاههای موجود است. مطالعه ی همه ی این موارد زمینه ساز ایجاد روشی جدید در این پایان نامه گردید. هدف روش پیشنهادی در این پژوهش این است که راهکاری مناسب جهت مدلسازی مطلوب برای جنبه کاوی ارائه نموده که به طور خودکار و بدون نیاز به درگیری کاربر و مستقل از قواعد نام گذاری بتواند کانسرن های متقاطع را شناسایی و سپس آن کانسرن را استخراج نماید که این کار در قالب ارائه ی سه روش انجام گرفت. در روش پیشنهادی اول با ارائه ی الگوریتمی به پیدا نمودن کانسرن متقاطع در صورت یکسان بودن نام متغیر های دو ماشینخودکار محدود شده ی ورودی پرداخته گردید که این الگوریتم قادر به یافتن کانسرن مشترک در صورتی که رفتار کانسرن مشترک مساوی، اما نام متغیرهای کانسرن مشترک در دو ماشین متفاوت باشد نبود. لذا با توسعه ی روش پیشنهادی اول، در روش پیشنهادی دوم، با ارائه ی الگوریتمی به ترفیع مشکل روش پیشنهادی اول پرداخته شد که با مشکل داشتن مرتبهِ زمانی بالا در یافتن کانسرن مشترک مواجه بود. بنابراین در روش پیشنهادی سوم، روش پیشنهادی بهینه، با ارائه ی الگوریتم جدیدی به کاهش مرتبه ی زمانی در یافتن کانسرن مشترک پرداخته شد. سپس، روش های پیشنهادی در محیط جاوا شبیه سازی شده و نمونه ای از مثال تجربی به ابزار شبیه سازی شده، داده و کانسرن مشترک آن استخراج گردیده است.جهت اعتبار سنجی نتایج به دست آمده، این نتایج با نتایج حاصل از اجرای الگوریتم به صورت دستی مقایسه گردیده است. در پایان جهت تایید بهینه بودن روش پیشنهادی سوم، از لحاظ مرتبه ی زمانی نتایج این روش با روش پیشنهادی تکمیل یافته مقایسه گردیده است.

باتوجه به ذات پویای سیستم‌های چندپیشکاره وب‌معنایی و وجود پیشکارهای مختلف در آن، شناسایی پیشکارهای قابل اعتماد یکی از چالش‌های ایجاد ارتباط بین پیشکارها در وب‌معنایی است. ارزیابی اعتماد در این سیستم‌ها براساس رفتار گذشته‌ی پیشکارها انجام می‌شود. دو منبع اصلی برای کسب اطلاعات از رفتار گذشته‌ی پیشکارها وجود دارد: ارتباط‌ مستقیم بین پیشکارها و اطلاعات به‌دست آمده از سایر پیشکارهای اجتماع. باوجود پیشکارها با سلیقه‌ها و نظرات مختلف، مدل اعتماد پیشنهادی باید بتواند مطابق با نیازهای پیشکارها تنظیم شود. به‌علاوه برای محاسبه‌ی اعتبار پیشکارها باید اطلاعات مربوط به رفتار آن‌ها در گذشته از جامعه‌ی پیشکارها جمع‌آوری شود. همچنین اعتماد ابعاد مختلفی دارد و ممکن است میزان اعتماد به پیشکار مفروضی در ابعاد مختلف متفاوت باشد. این رساله برای حل هر یک از این چالش‌ها راه‌حلی پیشنهاد می‌دهد. مدل پیشنهادی این رساله از روش توزیع شده‌‌‌ای مبتنی‌بر شبکه‌های اجتماعی برای جمع‌آوری اطلاعات از محیط استفاده می‌کند و با بهره‌گیری از شبکه‌های عصبی مصنوعی میزان اعتبار را براساس مشاهدات جمع‌آوری شده ارزیابی می‌کند. شبکه‌های عصبی در طول زمان مطابق دیدگاه پیشکار آموزش می‌بینند، بدین‌ترتیب میزان اهمیت توصیه‌های جمع‌آوری شده باتوجه به دیدگاه پیشکار ارزیابی‌کننده‌ی اعتماد تنظیم شود. همچنین مدل پیشنهادی دراین رساله برای نمایش میزان اعتماد از آنتولوژی‌ها بهره می‌گیرد، بدین وسیله میزان اعتماد در ابعاد مختلف محاسبه می‌شود. این رساله برای بررسی کارایی مدل پیشنهادی، بستری با استفاده از میان‌افزار Jade پیاده‌سازی می‌کند و کارایی مدل به‌‌طور عملی در آن آزمایش می‌شود.

وب امروزی اطلاعات را به‌صورت پراکنده و بدون درنظر‌گرفتن معنایشان در وب‌سایت‌های مختلف قرار داده است. اگر شخصی بخواهد به‌دنبال کالا و یا مفهوم خاصی در وب بگردد، باید به وب‌سایت‌های مختلف مراجعه کرده و اطلاعات آن‌ها را با هم مقایسه کند. اگر بتوان اطلاعات موجود در وب در زمینه‌ای خاص را به‌صورت یکپارچه و معنادار در کنار یکدیگر قرار داد، در وقت و هزینه‌ی کاربر صرفه‌جویی می‌شود. برای انجام این کار باید ابتدا اطلاعات موجود در وب استخراج شده و سپس به‌صورت یکپارچه در کنار یکدیگر قرار گیرند. این رساله برای استخراج اطلاعات، از وب‌سرویس‌ها و برای یکپارچه‌سازی آن‌ها از وب‌معنایی استفاده کرده است. این رساله به‌طور خاص از آنتولوژی استفاده کرده و آنتولوژی کتاب را تهیه کرده است. بدین‌صورت که ابتدا یک آنتولوژی اولیه ساخته شده است. سپس اطلاعات موجود در وب در مورد کتاب از طریق وب‌سرویس‌ها استخراج شده و در قالب یک آنتولوژی ذخیره شده است. در مرحله‌ی بعد این آنتولوژی‌ها باید با یکدیگر تطبیق یابند تا یک آنتولوژی یکپارچه ساخته شود. جهت انجام این‌کار باید مشابهت‌های معنایی، رشته‌ای و ساختاری این آنتولوژی‌ها درنظرگرفته شود. این رساله برای بررسی مشابهت معنایی و رشته‌ای از اطلاعات زمینه‌ای (فرهنگ‌لغت‌هایی) مثل ویکی‌پدیا، وُردنِت، گوگل و غیره استفاده کرده و برای بررسی مشابهت ساختاری از درختِ این آنتولوژی‌ها استفاده کرده است. در نهایت، آنتولوژی یکپارچه‌ی نهایی ساخته و نمونه‌سازی می‌شود.

با رشد فزاینده و لجام گسیخته اطلاعات دیجیتالی و نیاز به دستیابی به اطلاعات مورد نظر از میان خیل انبوه متون و اسناد موجود در زمان معقول، نیاز به سیستم‌های بازیابی اطلاعاتی که بتوانند نیاز اطلاعاتی کاربران را کامل‌تر و دقیق‌تر تشخیص داده و متون و اسناد مرتبط با آن را بازیابی کند، بیش از پیش احساس می‌شود. به دلیل ویژگی‌های خاص زبان طبیعی نظیر چند معنایی عبارت، ارتباطات معنایی نهفته و ... ، تنها مقایسه عبارات موجود در پرس‌جوی کاربران با اسناد موجود به منظور جستجوی نیاز اطلاعاتی کاربران در نمایه سیستم، کافی نبودهو نتایج حاصل نمی‌تواند به طور مطلوب پاسخ‌گوی نیاز کاربران باشد. هدف از انجام این تحقیق شناسایی مفاهیم مستتر در دامنه معنایی متون و اسناد، به منظور استفاده در نمایه‌سازی و بهبود عملکرد سیستم‌های بازیابی اطلاعات می‌باشد. برای انجام این کار دامنه معنایی متن را با استفاده از دامنه معنایی مفاهیم که در پایگاه دانش سیستم تعریف شده، شناسایی می‌نماییم. سپس مفاهیم مستتر در دامنه معنایی متن را استخراج و بر اساس ارتباط معنایی که با متن(مفاهیم موجود در متن) دارند، رده‌بندی می‌کنیم. مفاهیم موجود در صدر رده‌بندی فوق به عنوان مهم‌ترین مفاهیم مستتر در دامنه معنایی متن به نمایه متن افزوده می‌شوند تا در زمان مقایسه پرس‌جوها با نمایه مدنظر قرار بگیرند. پیاده‌سازی ایده فوق به ابداع دو روش اکتشافی، یکی در زمینه مهندسی دانش و هستی‌شناسی و دیگری در زمینه پردازش زبان طبیعی انجامید. در زمینه هستی‌شناسی یک روش جدید برای نمایش مفاهیم توسط یک بردار معنایی در فضای n-بعدی دامنه ارائه شد. برای نگاشت متن به پایگاه دانش سیستم، مفهوم هسته‌های معنایی متن بر اساس زنجیره‌های معنایی ارائه شده و مورد استفاده قرار گرفت.برای ارزیابی ایده‌های موردنظر، سیستم فوق به صورت یک ماجول پیش‌پردازش‌گر به یک سیستم بازیابی اطلاعات فضای برداری وزن‌دار(VSM) افزوده شده و تغییرات عملکرد این سیستم در حالت عادی (بدون وجود ماجول پیش‌پردازش‌گر) و هنگامی که ورودی آن از سیستم مورد نظر ما تامین می‌شود، مقایسه شد. در پیاده‌سازی ماجول پیش‌پردازش‌گر معنایی از WordNet به عنوان پایگاه دانش سیستم استفاده شد. نتایج ارزیابی عملکرد سیستم بر روی 4 مجموعه از اسناد آزمایش سیستم‌های بازیابی اطلاعات، حاکی از عملکرد نوید بخش در صورت تعیین مقادیر مناسب برای پارامترهای ورودی و استفاده از پایگاه دانش مناسب می‌باشد.