ناقشت كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات رسالة الماجستير الموسومة "خوارزميات تعلم الآلة لمنظومات كشف الاختراقات" للطالبة إنعام عبد الله عبد المجيد واشراف الدكتور إدريس محمد حسين.وتضمنت الرسالة استخدام مجموعة من البيانات للمنظومات لكشف الاختراقات الأكثر حداثة وشمولية لتصميم وتقييم نظام كشف الاختراقات الشبكية مبني على مبدأ التعلم الآلي باستخدام بنية CNN-LSTM الهجينة، اذ يتبع نهجا جديدا لإنشاء مجموعة بيانات جديدة ناتجة من دمج مجموعتي بيانات ومن ثم استخدام إستراتيجية التقييم العابر لمجموعات البيانات لفحص أداء المنظومة.واستنتجت الدراسة من خلال الاختبار التجريبي قيم مقاييس فائقة تم الحصول عليها عند التدريب باستخدام مجموعة البيانات المدمجة مقابل استخدام مجموعات البيانات الفردية ، خاصة عند إجراء تقييمات عابرة لمجموعات البيانات، فضلا عن التغلب على مشكلة التعميم التي طرحت في المقالات السابقة.وأوصت الباحثة باستخدام دمج مجموعات البيانات في الأبحاث المستقبلية وإجراء دراسة أكثر عمقا على خصائصها الإحصائية، وتصميم منظومة هجينة تتكون من منظومة كشف الاختراقات التقليدية كواجهة أمامية وتوظيف منظومة التعلم الآلي المقترحة لتقوم بمراقبة وتقييم أداء الواجهة الأمامية.