كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات تناقش خوارزميات تعلم الآلة لمنظومات كشف الاختراقات

  ناقشت كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات رسالة الماجستير الموسومة (Machine Learning Algorithms for Intrusion detection system) خوارزميات تعلم الآلة لمنظومات كشف الاختراقات، تضمنت الرسالة التي قدمتها الطالبة إنعام عبد الله عبد المجيد وبأشراف المدرس الدكتور (إدريس محمد حسين) استخدام مجموعات بيانات منظومات كشف الاختراقات الأكثر حداثة وشمولية لتصميم وتقييم نظام كشف الاختراقات الشبكية مبني على مبدأ التعلم الآلي باستخدام بنية CNN-LSTM الهجينة، اذ يتبع نهجاً جديداً لإنشاء مجموعة بيانات جديدة ناتجة من دمج مجموعتي بيانات و من ثم استخدام إستراتيجية التقييم العابر لمجموعات البيانات لفحص أداء المنظومة، واستنتجت الدراسة 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 واستطاعت الباحثة التغلب على مشكلة التعميم التي طرحت في المقالات السابقة، واوصت الباحثة باستخدام دمج مجموعات البيانات في الأبحاث المستقبلية وإجراء دراسة اكثر عمقاً على خصائصها الاحصائية واقترحت تصميم منظومة هجينة تتكون من منظومة كشف الاختراقات التقليدية كواجهة امامية وتوظيف منظومة التعلم الآلي المقترحة لتقوم بمراقبة وتقييم أداء الواجهة الامامية.