انجمن کامپیوتر ایران

نهان¬کاوی فراگیر تصاویر، کشف پیام مخفی در تصویر، مستقل از روش تزریق پیام مخفی است. محتوی تصویر به کار گرفته شده می¬تواند نقش مهمی در موفقیت نهان¬کاوی داشته باشد که تاکنون در تحقیقات انجام شده توجه چندانی به آن نشده است. اساسی¬ترین ویژگی هر تصویر بافت¬نگار آن است. اگر برای هر تصویر، یک تصویر معادل با تعداد رنگ کاهش یافته m ایجاد شود، بافت¬نگار آن بافت¬نگار کوانتیزه شده به m رنگ نامیده می¬شود. مقایسه بافت¬نگارهای کوانتیزه شده به تعداد رنگ مختلف می-تواند تغییرات جزئی حاصل از تزریق پیام به تصویر را آشکار سازد. در این مقاله اثر اختلاف واریانس جفت بافت¬نگارهای کوانتیزه بر نهان¬کاوی فراگیر بررسی شده است. نتایج نشان می¬دهد که در تصاویری که اختلاف واریانس بافت¬نگارهای اصلی و کوانتیزه آنها بیشتر است، احتمال شکست نهان¬کاوی فراگیر افزایش می¬یابد. این شکست در تصاویر حامل پیام مخفی مشهودتر است. با افزایش این اختلاف واریانس، مقادیر معیارهای ارزیابی نهان¬کاوی نسبت به یکدیگر واگراتر خواهد شد. این بدین معنی است که تأثیر عوامل دیگر مستقل از اختلاف واریانس در تصاویری که اختلاف واریانس زیاد است، بیشتر است. این تحقیق روی تصاویر خاکستری JPEG صورت گرفته است.

در این مقاله الگوریتمی جدید جهت آموزش شبکه عصبي برپایه روش نیوتن ارائه شده است. الگوریتم پیشنهادی با وجوداینکه در دسته الگوریتم¬های آموزش نیوتنی قرار می گیرد ولی نیازی به محاسبه مستقیم معکوس ماتریس هسین ندارد که علاوه بر کاهش هزینه محاسباتی، روش مذکور در صورتی که ماتریس بدست آمده منفرد باشد کارآ است.از مزایای آن این است که بر خلاف الگوریتم¬های رایج در آموزش شبکه های عصبي پیشرو مانند الگوریتم انتشار رو به عقب که بسیار وابسته به مقادیر اولیه پارامترهای آموزشی خود می باشند وابسته به مقادیر اولیه پارامترهای خود نبوده و می توان الگوریتم را به صورتی تنظیم کرد که از یک شیوه خود تطبیقی جهت تنظیم پارامترهایش استفاده کند.از روش پیشنهادی برای تقریب تابع و مقایسه آن با الگوریتم انتشار رو به عقب و بعضی از انواع آنو الگوریتم لونبرگ مارکوارت استفاده شده است.

شبکهی عصبی تابع پایهی شعاعی (RBF) به دلیل سادگی تخمین پارامتر‌های شبکه و ویژگی تعمیم‌‌پذیری آن به طور گسترده در مسائل دسته‌بندی و درونیابی به کار گرفته می‌شود. در این مقاله استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی گروه ذرّات (PSO) در آموزش سه مرحله‌ای شبکه‌ی تابع پایهی شعاعی ارائه شده است. در روش ارائه شده از روشی جدید بر مبنای الگوریتم بهینه‌سازی گروه ذرّات برای تعیین مراکز واحدهای لایه میانی شبکه، از روش نزدیکترین k همسایه (kNN) برای تعیین پهنای آنها و از تندترین کاهش بهینه(OSD) برای تعیین اوزان شبکه در کنار تعیین نرخ بهینهی یادگیری (OLR) در آموزش آن استفاده شده است. روش مذکور برای دسته‌بندی پنج مسأله‌ی نمونه از پایگاه دادهی پروبن1 به کار برده شد و نتایج حاصل با روش آموزش سه مرحله‌ای دیگری مقایسه شده است. نتایج بدست آمده دقت بالاتر و انحراف کمتری را در پاسخ‌ها نشان می‌دهند.

مسأله‎ي زمانبندي وظيفه‏هاي مستقل در گريدهای محاسباتي يک مسأله‎ي NP-Complete است. بنابراين، براي رسيدن به راه‏حل‎هاي نزديک به بهينه در اين مسأله از روش‏هاي ابتکاري استفاده مي‎شود. الگوريتم رقابت استعماري (ICA) يک روش‏ جديد بهينه‎سازي تکاملي مي‏باشد که تاکنون براي حل مسأله زمانبندي گريد بررسي نشده است. در اين مقاله، ما با ترکيب ICA و جستجوي محلي، الگوريتم جديدي‎ برای کاهش makespan همزمان با افزايش بهره‏وري منابع و توازن بار معرفي کرده‎ايم. براي ارزيابي ‎الگوريتم پيشنهادي، آن را بر روي نمونه‎هاي محک براون و سايرين بررسي کرديم؛ اين نمونه‏ها سخت‏ترين محک براي مسأله زمانبندي در حالت ايستا هستند. نتايج ارزيابي نشان داد که الگوريتم ترکيبي براي زمانبندي در مقايسه با الگوريتم‎هاي قطعي، الگوريتم ژنتيک و ICA خالص، کارايي بهتري از نظر معيار makespan داشته و نگاشت‎هاي بسيار متوازني را توليد مي‎کند. همچنين، سرعت همگرايي اين الگوريتم به جواب‏هاي بهينه، نسبت به الگوريتم‏هاي تکاملي بررسي شده، بيشتر است.

هدف اين مقاله، ارايه روشي جهت تشخيص خودکار الگوي مناسب فراخواني غير همزمان در سرويسهاي وب مي باشد. اصولا"، چهار الگو جهت فراخواني غير همزمان وب سرويسها مطرح است که در چارچوبهاي موجود براي ايجاد سرويسهاي وب به صورت دستي تعيين و مورد استفاده قرار مي گيرند. استفاده ناصحيح از اين الگوها مي تواند در طولاني شدن زمان اجراي برنامه ها بسيار موثر باشد. مي توان با تعيين وابستگي ها به نتايج حاصل از فراخواني و زمان لازم براي رسيدن به اولين مکان وابستگي و همچنين با در نظر گرفتن زمان لازم براي اجراي تابع مورد فراخواني، الگوي مناسب را براي فراخواني ها به صورت خودکار تشخيص داد. ابزار پيشنهادي با تحليل نحوي کد برنامه، تشکيل زنجيره تعريف و استفاده، تخمين زمان اجراي برنامه و تخمين زمان پاسخ وب‌سرويس الگوي مناسب براي فراخواني غيرهمزمان را تشخيص داده و با جايگزيني کدهاي متناسب با الگوي تشخيص داده شده در کد، برنامه را بهينه مي¬کند. اين کار باعث ساده تر شدن بکار بردن فراخواني‌هاي غيرهمزمان و همچنين افزايش شفافيت و سرعت اجراي کد برنامه مي¬شود.

در سال¬های اخیر شاهد پيشرفت¬ها و دستاوردهاي فراواني در سيستم¬هاي ترجمه ماشيني به عنوان زير شاخه¬اي از سيستم¬هاي پردازش زبان طبيعي هستيم. اين در حالي است که در حوزه سيستم¬هاي مبتني بر هوش روش¬هايي جهت ارزيابي جنبه¬هاي مهندسي نرم¬افزار همچون تضمين کيفيت و ارزيابي ساختار وجود ندارد. روش¬هاي موجود ارزيابي سيستم¬هاي ترجمه ماشيني، تنها به بررسي کارايي جملات توليدي توسط سيستم¬ها مي¬پردازند. با توجه به پيچيدگي و هزينه¬بر بودن توليد سيستم¬هاي ترجمه ماشيني، ارايه روشي جهت ارزيابي معماري سيستم¬هاي ترجمه ماشيني را ضروري دانستيم. در روش ارايه شده ارزيابي معماري سيستم¬هاي ترجمه ماشيني، خصيصه¬هاي کيفي مرتبط با نيازمندي¬هاي غيرکارکردي اين سيستم¬ها استخراج شده و با کمک روش استاندارد سنجش کمي، اندازه¬گيري شده¬اند. روش ارزيابي معماري پيشنهادي براي سيستم¬هاي ترجمه ماشيني را بر روي سيستم¬هايي با معماري ترکيبي موجود اعمال نموده و نتايج حاصل از اين ارزيابي¬ها را براي انتخاب مناسب¬ترين معماري به اهداف خود انتخاب کرديم.

امروزه نرم افزارها در زمینه¬های مختلف مانند کنترل پرواز،پزشکی و اقتصاد گسترش پیدا کرده¬اند که این امر باعث افزایش اندازه نرم افزارها و پیچیدگی آن¬ها شده است. از این رو آزمون نرم افزار امری ضروری است زیرا شکست نرم افزار موجب خسارات جبران ناپذیری می¬شود.یکی از تکنیک هایی که برای تسهیل آزمون نرم افزار بکار می رود استفاده از برش است. در این پژوهش الگوریتمی برای تکنیک برش علامت-فراخوانی برای زبانهای شی گرا پیشنهاد می¬شود. در نهایت تکنیک های مختلف برش در یک نمونه صنعتی (شبیه سازی دیگ بخار) با هم مقایسه می شوند. از این مقایسه در می یابیم که تکنیک برش حافظه-وابستگی شی گرا و برش علامت- فراخوانی شی گرا نسبت به بقیه مفیدتر هستند و سربار اجرایی کمتری دارند. زیرا تکنیک¬های برش قابلیت تبدیل یک برنامه بزرگ به یک برنامه نسبتا کوچک را دارند که بدین روش می توان برنامه را به راحتی چندین بار آزمون کرد.

یکی¬از مسائل مهم در شبکه¬های حسگر، مسئله¬ی پوشش است. یکی از شاخه¬های مسئله¬ی پوشش، پوششkتایی است.هدف این نوع پوشش نظارت حداقلk حسگر گوناگون بر تمام نقاط میدان حسی است.با توجه به محدود بودن انرژی حسگرها، مسئله¬ مهم دیگرکه در شبکه¬های حسگرمورد بررسی قرار می¬گیرد ذخیره ¬انرژی¬می¬باشد که باعث افزایش طول عمر شبکه نیز خواهد شد.در این مقاله، مسئله بهبودمصرف انرژی¬درشبکه¬های¬حسگر با پوششk تایی¬مورد بررسی و ارزیابی قرار گرفته و الگوریتم بهینه¬ای ¬برای ¬افزایش ¬کارایی¬انرژی حسگرها با کنترل تراکم آنها پیشنهاد می¬شود. طبق نتایج شبیه¬سازی، مشاهده می¬شود که این الگوریتم طول عمرشبکه را بیشتر افزایش می¬دهد.

ارتباطات صوتی در بستر اینترنت و با استفاده از سیستمی به نام VoIP که شامل مجموعه‌ای از پروتکل‌ها است صورت پذیرفته و موضوع امنیت آن به شدت مورد توجه واقع گردیده است.SIP مهمترین پروتکل علامت دهی درVoIP است که شناسایی حملاتو اثرات آن‌ها بر روی SIP می‌تواند در جهت امن سازی این سیستم موثر باشد.این مقاله به حملات طوفان ثبت نام پروتکل SIP اختصاص دارد. مهاجمین می‌توانند با ارسال پیام‌های ثبت نام به صورت طوفانی، خطرات زیادی برای سرور ثبت نام در بر داشته باشند.در این مقاله با بررسی نحوه ایجاد حملات طوفان، حملات طوفان ثبت نام به طور جزئی تحلیل شده و اثرات این حمله بر روی سرور ثبت نام ذکر گردیده و در نهایت با آزمایش در یک شبکه واقعی، اثرات حمله با توجه به نرخ آن در مقابل شرایط عادی، مورد ارزیابی قرار گرفته است.