انجمن کامپیوتر ایران

پروتکل IPSec برخلاف قابليتها و انعطاف پذيری بالا و کاربرد گسترده دارای محدوديتهای امنيتی است که در برخی موارد استفاده از آن را با چالش همراه کرده است. گستردگی زياد، پيچيدگی بالا و همپوشانی کارکرد بين برخی از بخشهای آن مانند AH و ESP در احراز اصالت موجب شده تا از کارايی آن کاسته گردد. در IPSec از رمزنگاری متقارن در پروتکل ESP استفاده شده اما فرآيند احراز اصالت در هر دو پروتکل AH و ESP انجام می گيرد. پروتکل IPSec بعلت اجرای پروسه احراز اصالت پس از رمزنگاری و ساختن کدهای MAC از روی Ciphertext، در برابر حمله جعل کليد رمزگشايی آسيب پذير و قابل شکست است. در پژوهش انجام شده با ضعفهای IPSec و شناسايی بخشهای همپوشانی، طرح اصلاح شده ای از اين پروتکل ارائه شده که در آن با جابجايی روند پياده سازی احراز اصالت، آسيب پذيری در برابر حمله جعل کليد رمز جبران شده و با استفاده از تکنيکهايی چون فشرده سازی بسته IPSec از افزايش زمان اجرای فرآيند جلوگيری شده است که نتايج بدست آمده نشاندهنده بهبود اين پروتکل در برابر اين حمله است.

امروزه رشد تعداد كاربران و حجم جابه‌جايي داده‌ها در شبكه‌هاي سلولي بطور چشم‌گيري افزايش يافته است. از اين رو اپراتورهاي تلفن همراه با پيچيده‌گي‌هاي بيشتري براي مديريت و انجام عمليات بر روي شبكه خود مواجه هستند. پيش‌بيني اطلاعات مكاني كاربران در اين نوع شبكه‌ها از اهميت بالايي برخوردار است، چراكه چنين اطلاعاتي يكي از موارد مهم در "كنترل ايجاد تماس‌" محسوب مي‌شود. همچنين مدل پيشنهادي مي‌تواند به سيستم مديريت شبكه از لحاظ بهينه‌سازي و كاهش تراكم كمك نمايد. ما در مدل پيشنهادي الگوريتم زنجيره ماركوف را توسعه داده و با استفاده از ايجاد زنجيره‌اي از مسير گذشته و كنوني كاربر مسير بعدي وي را پيش‌بيني مي‌نماييم. به منظور بهينه‌سازي و كاهش حجم اطلاعات، مسيرهاي پيش‌بيني شده را بر اساس نزديكترين ميزان تشابه در مقدار پيش بيني بدست آمده، در يكديگر را ادغام مي‌كنيم. در پايان، نتايج حاصل از پياده‌سازي مدل پيشنهادي و ارزيابي خواهيم پرداخت.

در دو دهه‌ی گذشته، تکنیک‌های شبکه‌های عصبی به عنوان یک روش متکی بر داده به بلوغ رسیده‌اند و افق کاملاً جدیدی را در عرصه تشخیص خطا به‌وجود آورده‌اند. با گسترش سریع هر دو صنعت مدارهای آنالوگ و دیجیتال، مبحث تست در حال تبدیل شدن به موضوعی فوق العاده مهم است. استفاده از شبکه‌های عصبی روشی موفق در تشخیص خطا است. در این مقاله استفاده از شبکه‌های عصبی در تشخیص خطا در مدارهای mixed-signal و به عنوان نمونه یک ADC 3بیتی از نوعflash را بررسی می‌کنیم. سپس نتایج را با سه روشFFT ، هیستوگرام و sine fit مقایسه می‌کنیم. در نهایت به این نتیجه رسیدیم که روش شبکه عصبی می‌تواند نقش قابل توجهی در تشخیص خطا و تعیین محل وقوع آن داشته باشد.

تبدیل حوضچه یک ابزار شناخته شده برای ناحیه‌بندی تصویر است. این تبدیل در ناحیه بندی تصاویری که شامل بافت نباشند کارایی نسبتاً خوبی دارد. اما در ناحیه‌بندی تصاویر منظره که اغلب شامل مقداری بافت نیز هستند کارایی خوبی ندارد و منجر به تولید نواحی اضافی می‌شود. در این مقاله روشی برای ناحیه بندی تصاویر منظره با استفاده از تبدیل حوضچه پیشنهاد شده است. در این روش تبدیل حوضچه روی تصویری اعمال می شود که از روی تصویر اصلی بدست آمده و درآن مرز اشیاء نسبت به تصویر اصلی برجسته شده‌اند. به منظور برحسته‌سازی مرز اشیاء، مقادیر گرادیان شدت روشنایی تصویر در سه مقیاس مختلف بدست آمده و بعد از اعمال آستانه جمع وزن‌دار آنها محاسبه شده است. برای محاسبه‌ی مقادیر گرادیان شدت روشنایی یک مدل فرضی از کورتکس اولیه‌ی بینایی ارائه شده است. نتایج پیاده‌سازی نشان دهنده‌ی کارایی موثر روش پیشنهادی در ناحیه‌بندی تصاویر منظره است.