شرکت های فعال و تولید کنندگان تجهیزات صنعتی نفت و گاز

اختصاصی از فایلکو شرکت های فعال و تولید کنندگان تجهیزات صنعتی نفت و گاز دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تجهیزات صنعتی نفت و گاز

تعداد اطلاعات: 157

سال گردآوری: 1395

فرمت فایل: pdf

دانلود مقاله خصوصیات طبقه اشراف (جنگاوران)در عهد ساسانی

اختصاصی از فایلکو دانلود مقاله خصوصیات طبقه اشراف (جنگاوران)در عهد ساسانی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

بحث طبقات اجتماعی یکی ازمباحث اصلی ومهم تاریخ قبل ازاسلام می باشد . گرچه درمورد این طبقه بندی ومراتب آن دیدگاه ها متفاوت بوده است ولی آنچه که مسلم است این است که بحث مورد نظردرسلسله های قبل ازاسلام ایران مطرح بوده است. ازخلال این طبقه بندی وسلسله مراتب آن،درعهد ساسانی نیز شکل منسجمی از طبقات اجتماعی پدیدارگشته است.مقصود ازطبقه ی اجتماعی گروه هایی ازافراد جامعه با موقعیت اجتماعی معین هستند.به عبارتی :«طبقات اجتماعی به گروه هایی ازاعضای جامعه اطلاق می شودکه ازنظر ارزش های مشترک،حیثیت، فعالیت وموقعیت اجتماعی،میزان ثروت ونیزآداب معاشرت ازبخش های دیگر جامعه تفاوت داشته باشند.» ( ایور، جامعه و حکومت ، 138).

آنچه که ازمنابع برمی آید حکایت ازاین دارد که درعهد ساسانی طبقات اجتماعی به دو دسته ی اشراف وعامه ی مردم تقسیم می شده است . طبقه ی اشراف خود به سه گروه:1- موبدان 2- جنگاوران یا سپاهیان 3- دبیران.وطبقه ی عامة مردم نیزبه دو گروه :  1- کشاورزان 2- پیشه وران مجزا می شده است .درمنابع متفاوتی آمده است که طبقه ی اشراف حق درس خواندن داشته ومالیات نیز پراخت نمی کرده اند ولی برعکس طبقه ی عامه ی مردم علاوه بر این که بایستی مالیات پرداخت می کرده اند ولی حق درس خواندن نداشته اند .

 تحقیقی که پیش رو دارید گذری خواهد داشت بریکی ازگروه های طبقه ی اشراف به نام جنگاوران یا سپاهیان و ویژگی ها وخصوصیاتی که براین گروه حکمفرما بوده است.

تحقیق حاضروضعیت طبقه ی سپاهیان رادرعهد ساسانی مورد بررسی قرارمی دهد. درمباحث جزئی تر به مباحثی همچون  : 1- اهمیت سپاه و وظایف آن 2- اصلاحات نظامی 3- مقرری ومجازات سپاهیان 4- پیامدهای جنگ 5- مناسب نظامی در عهد ساسانیان  6- تقسیمات ارتش توجه گردیده است .طبقه ی سپاهیان که ازآن به نام جنگاوران یادشده است جزو طبقه ی اشراف وبزرگان بوده است ودارای حق وحقوق متفاوتی نسبت به طبقه ی مردم معمولی بوده است.

اهمیت سپاهیان و وظایف آنها درعهد ساسانیان

با تشکیل دولت ساسانی ، یک نظام سیاسی قوی برپایه مرکزیت نیرومندی بعد از امپراطوری هخامنشی درایران بوجود آمد. ازهمان آغاز ساسانیان درسه جبهه محاربات طولانی را  با رومیان درمغرب ، کوشانیان وهیاطله در مشرق وبا بدویان در شمال ، ادامه می دادند . مسئله ارمنستان نیز دربیشتر اوقات موجبات درگیری برای ایران وروم را فراهم می ساخت . این محاربات وبرخوردهای مستمر نظامی با دشمنان درمدت چهار قرن ، ضرورت تشکیل یک ارتش قوی ومنسجم را ازهمان آغاز دردولت نوبنیاد می طلبید.

این ضرورت اهمیت قابل توجه رسیدگی به امر سپاهیان ، ازجانب دولت ساسانی را درابتدا لازم می نمود. به همین دلیل در تمامی دوران حاکمیت ساسانی وجود ونقش سپاهیان وسرداران آنان درمصونیت داخلی وخارجی دولت حائز اهمیت بوده است .

«کلمه سپهبد اززمان های بسیار قدیم درزبانهای ایرانی رایج بود ؛ اما در دوره ساسانی این کلمه وسعت بیشتری پیدا کرد . برفرمانده سپاه ناحیه بزرگ نیز «اسپهبذ»می گفتند که پیش از سلطنت خسرو اول ، هرناحیه ای منظماً اسپهبدی مخصوص به خود نداشتند. آنهازیر نفوذ شخصی به نام «ایران سپاهبذ»بوده اند ؛ اما ازآنجا که بسیاری ازشاهان ساسانی علاقمند به جنگ بودند ، خود فرماندهی ورسیدگی به امور ارتش را برعهده

فهرست مطالب:

مقدمه........................................................................................................................................... 2

چکیده............................................................................................................................................ 4

اهمیت سپاهیان و وظایف آنها در عهد ساسانیان............................................................................................. 5

اصلاحات نظامی انوشیروان............................................................................................................................... 7

مقرری و مجازات سپاهیان................................................................................................................................. 8

پیامدهای جنگ................................................................................................................................................. 10

مناصب نظامی در عهد ساسانیان....................................................................................................................... 12

تقسیمات ارتش در عهد ساسانیان...................................................................................................................... 18

نتیجه............................................................................................................................................. 21

منابع ومآخذ...................................................................................................................................... 22

 شامل 22 صفحه فایل word قابل ویرایش

مطالعات مجموعه توان بخشی تیمارستان (بیماران مزمن روانی)

اختصاصی از فایلکو مطالعات مجموعه توان بخشی تیمارستان (بیماران مزمن روانی) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پژوهش رشته معماری با عنوان « مطالعات مجموعه توان بخشی تیمارستان (بیماران مزمن روانی) » به صورت فایل ورد (205 صفحه ) و قابل ویرایش می باشد.

بصورت کامل و همراه چکیده و مقدمه و فهرست مطالب و فضای های موجود تیمارستان می باشد.

جهت استفاده دانشجویان عزیز رشته معماری

مقدمه
 
اهداف طرح

مروری بر تاریخ روانپزشکی ایران و جهان
 
نشانه شناسی و طبقه بندی بیماری های روانی
 
اختلالات رفتاری
 
روانشناسی رنگ
 
چگونگی احداث تیمارستان
 
بررسی مقررات و ضوابط شهرسازی مؤثر در طرح جامع ـ طرح های درمانی
 
بررسی بخش روانشناسی در مراکز درمانی
 
فضاهای مورد نیاز مجموعه تیمارستان
 
نکات ایمنی در طراحی فضاهای تیمارستان
 
بررسی وضعیت موجود بیمارستان های داخلی   تیمارستان
 
بررسی الگوهای جدید تیمارستان جهت دستیابی به الگوی مناسب
 
منابع و مأخذ

دانلود تحقیق تشخیص نفوذهای غیر عادی در بستر شبکه با تشخیص outlier هایی که از قبل بررسی نشده اند

اختصاصی از فایلکو دانلود تحقیق تشخیص نفوذهای غیر عادی در بستر شبکه با تشخیص outlier هایی که از قبل بررسی نشده اند دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*
فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)
تعداد صفحه: 24

چکیده :

تشخیص ناهنجاری (anomaly) موضوعی حیاتی در سیستم های تشخیص نفوذ به شبکه است (NIDS) [1] . بسیاری از NIDS های مبتنی بر ناهنجاری «الگوریتمهای پیش نظارت شده » [2] را بکار می گیرند که میزان کارایی این الگوریتمها بسیار وابسته به دادها های تمرینی عاری از خطا میباشد . این در حالی است که در محیط های واقعی و در شبکه های واقعی تهیه اینگونه داده ها بسیار مشکل است . علاوه بر اینها ، وقتی محیط شبکه یا سرویسها تغییر کند الگوهای ترافیک عادی هم تغییر خواهد کرد .

این مساله به بالا رفتن نرخ مثبت نمایی [3] در NIDS های پیش نظارت شده منجر می شود . تشخیص یک انحراف کامل (outlier) پیش نظارت نشده میتواند بر موانعی که در راه تشخیص ناهنجاری های پیش نظارت شده وجود دارد غلبه کند . به همین دلیل ما الگوریتم « جنگلهای تصادفی » [4] را که یکی از الگوریتمهای کار امد برای استخراج داده است به خدمت گرفته ایم و آن را در NIDS های مبتنی بر ناهنجاری اعمال کرده ایم . این الگوریتم میتواند بدون نیاز به داده های تمرینی عاری از خطا outlier ها را در مجموعه داده های [5] ترافیک شبکه تشخیص دهد . ما برای تشخیص نفوذهای ناهنجار به شبکه از یک چارچوب کاری استفاده کرده ایم و در این مقاله به شرح همین چارچوب کاری میپردازیم .

در این چارچوب کاری ، الگوی سرویسهای شبکه از روی داده های ترافیکی و با استفاده از الگوریتم جنگلهای تصادفی ساخته شده است . توسط outler تعیین شده ای که با این الگوهای ساخته شده مرتبط هستند نفوذها تشخیص داده می شوند. ما نشان میدهیم که چه اصلاحاتی را روی الگوریتم تشخیص outlier جنگلهای تصادفی انجام دادیم . و همینطور نتایج تجربیات خود را که بر اساس مجموعه داده های KDD 99 انجام شده است گزارش میدهیم .

نتایج نشان میدهد که روش پیشنهادی با سایر روشهای تشخیص ناهنجاری پیش نظارت نشده ای که قبلا گزارش شده اند کاملا قابل مقایسه است . البته روشهایی که بر اساس مجموعه داده های KDD 99 ارزیابی شده اند.

1- معرفی

همراه با رشد فوق العاده زیاد سرویسهای مبتنی بر شبکه و وجود اطالعات حساس روی شبکه ها تعداد حملات به کامپیوترهای تحت شبکه و شدت انها نیز به طور محسوسی افزایش یافته است . در حال حاضر طیف وسیعی از تکنولوژیهای امنیتی وجود دارد که میتوانند از سیستم های تحت شبکه محافظت کنند . تکنولوژیهایی مانند رمز نگاری اطلاعات کنترل دسترسیها و جلوگری از نفوذ اما با وجود این تکنولوژیها هنوز هم راههای زیادی برای نفوذ وجود دارد که تا حلل شناسایی نشده است . به همین دلیل سیتسم های تشخیص نفوذ IDS نقشی حیاتی را در امنیت شبکه ایفا می کنند .

سیستم های تشخیص نفوذ به شبکه NIDS فعالیتهای مختلفی که در شبکه انجام می شود را تحت نظر دارد و از این راه حملات را شناسایی می کند . این در حالی است که سیستم های تشخیص نفوذ به سیستم های تحت Host یعنی HIDS نفوذ به یک host منفرد را شناسایی می کند.

دو تکنیک اصلی برای تشخیص ورودهای نابجا وجود دارد . تشخیص کاربردهای نادرست[6]  و تشخیص ناهنجاری anomaly تشخیص کاربردهای نادرست بر اساس الگوهای استخراج شده از نفوذهای شناخته شده حملات را کشف می کند . در روش تشخیص ناهنجاری برای شناسایی حملات به این روش عمل می کند که یکسری پروفایلهایی را برای فعالیتهای عادی ایجاد می کند و سپس بر اسسا این پروفایلها موارد انحراف را تعیین می کند . فعالیتهایی که از حد تعیین شده برای انحرافات فراتر رود جزء حملات شناخته می شوند .

در تکنیک تشخیص کاربردهای نادرست نرخ مثبت نمایی پائین است . اما این تکنیک نمی تواند حملاتی از انواع جدید را شناسایی کند . تکنیک تشخیص ناهنجاری میتواند حملات ناشناخته را کشف کند با این پیش فرض که این حملات ناشی از منحرف شدن از رفتارهای عادی هستند.

در حال حاضر بسیاری از NIDS  ها مانند Snort سیستمهای قانونمند شده هستند ، به این معنی که این سیستم ها تکنیکهای تشخیص کاربردهای نادرست را به خدمت میگیرند و بنابراین قابلیت انبساط محدودی برای حملات جدید دارند . برای شناسایی حملات جدید سیستمهای تشخیص ناهنجاری بسیاری توسعه پیدا کرده اند . بسیاری از انها بر مبنای روشهای نظارتی توسعه پیدا کرده اند . به عنوان مثال ADAM در تشخیص نفود ، از الگوریتم قوانین مشترک بهره گرفته است ADAM از فعالیتهای عادی که روی داده های تمرینی عاری از حمله انجام می شود یک پروفایل می سازد .

سپس با پروفایل ساخته شده حملات را شناسایی می کند . مشکل ADAM این است که به داده های تمرینی که برای فعالیتهای عادی استفاده می شوند بیش از حد وابسته است . وقتی که در دنیای واقعی با شبکه های حقیقی کار می کنیم عملا هیچ تضمینی نیست که بتوانین از تمامی حملات جلوگیری کنیم . بنابراین دست یافته به داده های تمرینی عاری ازخطا کار بسیار مشکلی است . در حقیقت هم یکی از مرسوم ترین راههایی که برای تحلیل بردن یک سیستم IDS مبتنی بر ناهنجاری استفاده می شود این است که بخشی از فعالیتهای نفوذی را درون داده های تمرینی وارد کنیم . IDS هایی که با این داده های تمرینی تعلیم دیده اند قابلیت شناسایی این نوع از نفوذها را از دست میدهند .

مشکل دیگر IDS های مبتنی بر نظارت بر رفتارهای ناهنجار این است که وقتی محیط شبکه یا سرویسها تغییر می کند نرخ مثبت نمایی بالا میرود . از انجایی که داده های تمرینی فقط فعالیتهای مطالعه شده را شامل می شود پروفایل مربوط به فعالیتهای عادی فقط شامل الگوهای مطالعه شده ای است که از روی رفتارهای عادی برداشته شده اند . بنابراین فعالیتهای جدید ناشی از تغییر محیط شبکه یا سرویسها از پروفایلی که قبلا ساخته شده تبعیت نمی کند و به عنوان حمله شناسایی می شوند . این مساله باعث بالا رفتن مثبت نمایی ها خواهد شد .

برای غلبه بر محدودیتهای سیستم های مبتنی بر ناهنجاری های نظارت شده تعدادی از IDS ها از روشهای غیر نظارتی استفاده می کنند . در تکنیک تشخیص ناهنجاری به صورت غیر نظارتی نیازی به داده های تمرینی عاری از خطا نیست . این تکنیک برای شناسایی حمله ها به این ترتیب عمل می کند که فعالیتهای غیر معمول داده ها را تعیین می کند . برای این کار دو پیش فرض دارد :

• اکثر فعالیتها عادی هستند
• بر طبق امار اغلب حمله ها با منحرف شدن از فعالیتهای عادی صورت می گیرد.

فعالیتهای غیر معمول همان انحرافهای کامل ( Outlier) هستند که با مجموعه داده های باقیمانده جور در نمی ایند . بنابراین تکنیکهای تشخیص Outlier می توانند روی سیستم هایی که ناهنجاریها را به صورت غیر نظارتی تشخیص می دهند اعمال شوند . در واقع هم اکنون هم تشخیص Outlier در تعدادی از برنامه های عملی مانند شناسایی کردیت کارتهای تقلبی و پیش بینی وضع هوا در حال استفاده است .

ما روشی را پیشنهاد می کنیم که برای تشخیص نفوذهای غیر عادی از تکنیک تشخیص outlier ی که توسط الگوریتم جنگلهای تصادفی تهیه شده است استفاده می کند . جنگلهای تصادفی روشی است که در میان الگوریتمهای استخراج داده موجود تقریبا پیشتاز است .

 این الگوریتم تا کنون در برنامه های مختلف بسیار زیادی استفاده شده است . برای مثال در برنامه پیشگویی نظریه احتمالات تجزیه الگو در بازیابی اطلاعات چند رسانه ای مورد استفاده بوده است. متاسفانه تا جایی که ما اطلاع دارمی تا کنون این الگوریتم را در سیستم های تشخیص نفوذهای غیر عادی بکار نبرده اند .

دغدغه اصلی سیستمهای تشخیص نفوذهای غیر عادی این است که مثبت نمایی ها را به حداقل برسانند . تکنیک تشخیص outlier برای کاهش نرخ مثبت نمایی و ارائه یک نرخ شناسایی مطلوب و قابل قبول موثر خواهد بود . روش پیشنهادی توسط مجموعه داده KDD99 ارزیابی شده است .

این مجموعه داده برای سومین مسابقه بین المللی ابزارهای استخراج داده و اکتشاف دانش مورد استفاده بوده است . نتایج تجربیات ما نشان می دهد که میزان کارایی تکنیک تشخیص با روش پیشنهادی ما یعنی تکنیک تشخیص outlier به طور موثری بهبود پیدا کرده است .

این مقاله به این صورت تنظیم شده است . در بخش دوم ما کارهای مربوطه را شرح می دهیم در بخش سوم به صورت تفصیلی روش تشخیص outlier با استفاده از الگوریتم جنگلهای تصادفی را شرح می دهیم . در بخش چهارم تجربیات و ارزیابی های انجام شده برای تعیین میزان کارایی نشان داده می شود . و در اخر در بخش پنجم مقاله را خلاصه می کنیم و طرح تحقیقات آتی خود را مشخص می کنیم .

2- کارهای مربوطه

یکی از موضوعهای مهمی که در تحقیقات مربوط به تشخیص نفوذها وجود دارد ، تشخیص ناهنجاری بوده تا کنون روشهای بسیار متنوعی برای تشخیص ناهنجاری پیش نظارت نشده در NIDS ها یک موضوع تحقیقاتی جدید است اسکین [7] در موضوع تشخیص ناهنجاری نظارت نشده ، سه الگوریتم را بررسی کرده است : تخمین بر مبنای کلاستر [8] ، نزدیکترین همسایه [9] و SVM [10] تک کلاسی . سایر محققان در NIDS های غیر نظارتی روشهای کلاسترینگ را اعمال کرده اند.

سیستم تشخیص ناهنجاریهای پیش نظارت شده در طیف وسیعی مورد مطالعه قرار گرفته است . در همین مبحث ، ADAM[11] پروژه ای است که در عرصه وسیعی شناخته شده و منتشر شده است . این پروژه یک online IDS در بستر شبکه است . ADAM میتواند به همان خوبی که حملات شناخته شده را تشخیص میدهد حملات ناشناخته را هم تشخیص دهد .

به این ترتیب که از رفتارهای عادی مربوط به داده های تمرینی عاری از خطا پروفایل میسازد و این پروفایل را به عنوان یک مجموعه قوانین مشترک ارائه می کند. در زمان اجرا با توجه به این پروفایل ، تماسهای مشکوک را شناسایی می کند . روشهای پیش نظارت شده دیگری هم بر سیستم های تشخیص ناهنجاری اعمال شده اند . روشهایی نظیر الگوریتم ژنتیک و استخراج داده های مبهم و نامعلوم ، شبکه های عصبی و SVM .

در کار قبلی مان ، ما الگوریتم جنگلهای تصادفی را در سیستم تشخیص کاربردهای نادرست misuse اعمال کردیم . در این مقاله تابع تشخیص outlier تهیه شده توسط الگوریتم جنگلهای تصادفی را برای تشخیص ناهنجاری پیش نظارت نشده به خدمت گرفته ایم . دقت و تاثیر این الگوریتم روی مجموعه داده های برگی که دارای ویژگیهای زیادی هستند بیشتر است . مجموعه داده هایی نظیر مجموعه داده های ترافیک شبکه.

3- تشخیص Outlier ها

در این بخش ما چارچوب کاری پیشنهادی برای NIDS را شرح میدهیم و نشان میدهیم که چگونه از این الگوریتم برای تشخیص outlier های روی مجموعه داده ای ترافیک شبکه استفاده می کنیم .

الف – شرح چارچوب کاری

چارچوب کاری پیشنهادی برای تشخیص نفوذهای نوظهور از الگوریتم جنگلهای تصادفی استفاده می کند . چارچوب کاری در شکل 1 نمایش داده شده است.

شکل 1- چارچوب کاری NIDS ناهنجاری پیش نظارت نشده

NIDS از ترافیک شبکه تصویر بردار یمی کند و با پیش پردازش کردن مجموعه داده ها را میسازد . سپس با استفاده از الگوریتم ف از روی مجموعه داده الگوهایی بر مبنای سرویسها ساخته می شود . با الگوهای ساخته شده می توانیم outlier های مربوط به هر الگو را پیدا کنیم . وقتی outlier ها شناسایی شدند سیستم یک اخطار تولید می کند .

بعد از اینکه تصویر برداری از ترافیک شبکه انجام شد پردازش به صورت off-line ادامه خواهد یافت . زیرا الگوریتم تشخیص outlier نیازمندیهای زیادی برای محاسبات لازم دارد . به همین دلیل هم در محیطهای واقعی شبکه پردازشهای online مناسب نیست

این فقط قسمتی از متن مقاله است . جهت دریافت کل متن مقاله ، لطفا آن را خریداری نمایید

دانلود تحقیق کامل درمورد تبلیغات اینترنتی در ایران؛ تنگناها و راهکارها

اختصاصی از فایلکو دانلود تحقیق کامل درمورد تبلیغات اینترنتی در ایران؛ تنگناها و راهکارها دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*
فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)
تعداد صفحه: 31
فهرست و توضیحات:

چکیده

1- مقدمه

2- اینترنت در ایران

3- تبلیغات اینترنتی در ایران

4- تنگناها و محدودیتهای تبلیغات اینترنتی در ایران

4-1- سازمانهای تولیدی و خدماتی (تبلیغ دهندگان)

4-2- شرکتهای تبلیغاتی

4-3- ناشران اینترنتی

4-4- دولت

4-5- مخاطبین تبلیغات اینترنتی

5- راهکارهایی جهت بهبود وضعیت تبلیغات اینترنتی در ایران

5-1- ناشران اینترنتی

5-2- شرکتهای تبلیغاتی

5-3- سازمانهای تولیدی و خدماتی (تبلیغ‌دهندگان)

5-3-1- برنامه‌ریزی تبلیغات

5-3-2- طراحی تبلیغات

5-3-3- جستجوی فضای تبلیغاتی

5-3-4- سنجش اثر بخشی تبلیغات

5-3-5- تسویه مالی

5-4- دولت

6- نتیجه‌گیری

مراجع

پی‌نوشت‌ها

چکیده

اینترنت همراه با رشد روزافزون خود، کاربردهای فراوانی در صنایع مختلف یافته است. امروزه اینترنت بعنوان رسانه‌ای قدرتمند در اختیار صنعت تبلیغات قرار گرفته است. بدلیل ویژگی‌ها و مزیتهای فراوانی که اینترنت در مقایسه با رسانه‌های سنتی دارد، تبلیغات اینترنتی شاهد رشد فراوانی در طی سالیان اخیر بوده است. ولی این روند در ایران از رشد قابل ملاحظه‌ای برخوردار نبوده است. این مقاله به بررسی تبلیغات اینترنتی در ایران می‌پردازد. تنگناها و چالشهای تبلیغات اینترنتی در ایران مورد بررسی قرار گرفته و در ادامه با توجه به بازیگران این صنعت راهکارهایی جهت بهبود وضعیت موجود ارائه شده است.

1- مقدمه

در کتب و متون مختلف تعاریف متعددی از تبلیغات آمده است. بطور مثال می‌توان به تعاریف ذیل اشاره کرد. تبلیغات ‌فرآیند روشمند ارایه‌ اطلاعات‌ مناسب‌ در مورد کالاها و خدمات‌ به‌ مشتریان‌ و ترغیب‌ و متقاعد کردن‌ مؤ‌ثر مصرف‌‌کنندگان‌ به‌ خرید کالاها و خدمات می‌باشد (متولی 1372) و یا در تعریفی دیگر تبلیغات را، ارائه غیر شخصی اطلاعات که معمولاً برای آن پول پرداخت می‌شود و اغلب با هدف ترغیب برای خرید کالاها، خدمات و یا ایده از سوی افرادی مشخص و توسط رسانه‌های مختلف انجام می‌پذیرد، تعریف نموده‌اند (تافلینگر 1996). همان طور که در تعریف بالا اشاره شد، تبلیغات از طریق رسانه‌های مختلفی انجام می پذیرد، که از آن جمله می‌توان به روزنامه‌ها، مجلات، رادیو، تلویزیون و ... اشاره نمود. چندی است که رسانه اینترنت به جمع رسانه‌های مورد استفاده تبلیغات اضافه شده است. رشد تبلیغ در اینترنت نسبت به تبلیغ در رسانه‌های سنتی، از سرعت بسیار بیشتری برخوردار بوده است چرا که پس از گذشت 38 سال از پیدایش رادیو، تعداد استفاده‌کنندگان آن به 50 میلیون نفر رسید، تلویزیون 13 سال پس از پیدایش این حد نصاب را کسب کرد و اما اینترنت تنها با گذشت 4 سال توانسته به این حد نصاب دست پیدا کند (فاکس 1999). این مقاله سعی دارد راهکارهایی را جهت استفاده از تبلیغات اینترنتی در ایران ارائه نماید.

این فقط قسمتی از متن مقاله است . جهت دریافت کل متن مقاله ، لطفا آن را خریداری نمایید