سیستم های تشخیص نفوذ در شبکه، ابزارهایی هستند که به منظور محافظت از منابع شبکه در مقابل حملات استفاده می شوند. با توجه به گستردگی حملات در فضای اینترنت و تغییر در شکل و نوع حملات از حالت متمرکز به توزیع شده، معماری اینگونه سیستم ها نیز به سمت توزیع شدگی حرکت می کند. در این مقاله روشی مبتنی برعاملهای متحرک که به عنوان سنسورهای تشخیص دهنده حرکات غیر معتبر عمل می کنند پیشنهاد شده است. عاملهای متحرک تشخیص دهنده حمله به صورت پراکنده در شبکه در حال جابجایی از یک گره به گره دیگر می باشند و در هر زمان یک شبکه فوقانی امنیتی را ساخته و با استفاده از نوعی بازی همکارانه و برقراری ارتباط با یکدیگر، پس از رسیدن به مقدار شیپلی می توانند میزان و منشاء حمله را تشخیص و گزارش دهند. در این مقاله روشی پیشنهاد شده است که WGA در یک بازی غیرهمکارانه با عنصر مهاجم سعی در برقراری یک ارتباط مکاشفه ای جهت محاسبه مقدار نش و رسیدن به حداکثر سودمندی را دارد تا بتواند ضمن تفکیک حملات و یا درخواستهای واقعی، میزان و شدت حمله را با کمک سایر WGA بدست آورد پرونده مقاله

این پژوهش در حوزه ترجمه ماشینی و در رابطه با استخراج چندتایی‌ها از پیکره‌های دوزبانه به وسیله اسپارک است. در این رابطه، مهم‌ترین چالش این است که عملیات بایستی بر روی پیکره‌های متنی بزرگ انجام شود لذا بایستی به صورت توزیع‌شده و با بهره‌گیری از راهکارها و ابزارهای تحلیل داده‌های حجیم، طراحی و پیاده‌سازی شود. در واقع هنگام ترجمه متون، به وفور با چندتایی‌هایی مواجه می‌شویم که بایستی چندتایی‌های متناظر با هر کدام را بیابیم و در ترجمه‌مان درج کنیم، این کار می‌تواند از طریق جستجو در پیکره‌هایی که شامل چندتایی‌ها و ترجمه متناظر با آنها است انجام شود. روش‌های موجود، این کار را به صورت غیر توزیع‌شده انجام می‌دهند، لذا ضمن این که نیاز به زمان زیادی دارند، نمی‌توانند از پیکره‌های خیلی بزرگ بهره ببرند. برای رفع این نارسایی، در این پژوهش یک روش توزیع‌شده ارائه گردیده که فاصله بین بخش‌های چندتایی‌ها را نیز لحاظ می‌کند. راه‌حل پیشنهادی به صورت توزیع‌شده، تمام چندتایی‌های ممکن را از جملات پیکره تک‌زبانه استخراج نموده و با استفاده از ضریب همبستگی، چندتایی‌های معتبر جداشده را با استفاده از پیکره دوزبانه ترجمه می‌کند. روش پیشنهادی روی یک کلاستر محاسباتی با 64 گیگابایت حافظه اصلی و پردازنده 24هسته‌ای، در محیط اسپارک پیاده‌سازی گردید. داده‌های آزمایش شامل پیکره‌های فارسی و انگلیسی تک‌زبانه و نیز پیکره دوزبانه، حاوی به‌ طور متوسط 100 هزار جمله بودند. نتایج آزمایشی نشان می‌دهند که بدین طریق، زمان اجرا به شدت کاهش و کیفیت ترجمه نیز به طور قابل ملاحظه‌ای بهبود می‌یابد. پرونده مقاله

در این پژوهش به دنبال ارتقای یکی از الگوریتم‌های کارامد در یادگیری ماشین، به نام جنگل تصادفی هستیم. برای این منظور از تکنیک‌های فشرده‌سازی و موازی‌سازی بهره می‌بریم. چالش اساسی مورد توجه در این پژوهش، در رابطه با به کارگیری جنگل تصادفی در پردازش و تحلیل داده‌های حجیم می‌باشد. در چنین مواردی، این الگوریتم به دلیل مراجعات پرشمار به حافظه، کارایی معمول و مورد نیاز را ندارد. این پژوهش نشان می‌دهد که چگونه می‌توان با به کارگیری یک شیوه فشرده‌سازی ابتکاری، در کنار تکنیک‌های موازی‌سازی به هدف مورد نظر دست یافت. در این رابطه، اجزای مشترک درختان در جنگل تصادفی با یکدیگر به اشتراک گذاشته می‌شوند. علاوه بر این، روش موازی‌سازی مبتنی بر دستورات برداری‌سازی به همراه روش موازی‌سازی مبتنی بر حافظه اشتراکی در جریان پردازش داده‌ها به کار می‌روند. به منظور ارزیابی عملکرد روش پیشنهادی، آن را بر روی مجموعه داده‌های محک Kaggle که در رقابت‌های مربوط به الگوریتم‌های یادگیری به وفور به کار می‌روند، اجرا نمودیم. نتایج به‌دست‌آمده حاکی از آن است که به کارگیری روش فشرده‌سازی پیشنهادی، 66 درصد بهبود در سرعت پردازش داده‌ها به دنبال داشته است. همچنین به کارگیری فشرده‌سازی به همراه موازی‌سازی یادشده، 96 درصد بهبود را به همراه داشته است. به طور کلی نتایج آزمایشی و تحلیل‌ها دلالت بر این دارند که راهکارهای پیشنهادی، قدمی مؤثر در راستای رسیدن به رایانش سریع برای جنگل تصادفی در اختیار می‌گذارد. پرونده مقاله