كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات – جامعة كركوك 
Arabic 
English 
ناقشت كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات رسالة الماجستير الموسومة: (تحسين تحليل الاداء في الشبكات المعرفة بالبرمجيات وانترنت الاشياء) للطالبة رونـــد نــوري صــالح، بإشراف الأستاذ الدكتور عيسى إبراهيم عيسى.
استهدفت الدراسة تطوير إطار متكامل لتحسين أداء شبكات SDN-IoT من خلال توظيف خوارزميات الميتاهيوريستك (ACO, PSO, GA, DE) مع مصنفات تعلم الآلة (Random Forest, KNN, XGBoost)، لتحسين اختيار الخصائص وتقليل الأبعاد مع الحفاظ على الدقة. فضلاً عن تعزيز قدرات نظم كشف التطفل (IDS) في بيئات إنترنت الأشياء. وبالاعتماد على استخدام بيانات IoT-SDN IDS dataset وتطبيق خوارزميات التحسين (ACO, PSO, GA, DE)
وأظهرت الدراسة أداءً متفوقاً للنماذج الهجينة في تحسين كشف الهجمات، حيث تميّز الجمع بين خوارزمية ACO مع Random Forest بأفضل النتائج، فيما قدّم الجمع بين GA وXGBoost توازناً جيداً بين تقليل الخصائص والحفاظ على دقة عالية.
وأوصت الباحثة اعتماد أطر هجينة تجمع بين خوارزميات التحسين والمصنفات لتعزيز دقة نظم كشف التطفل وتقليل التعقيد الزمني، مع التركيز على اختيار الخصائص الأكثر أهمية لضمان سرعة وكفاءة أعلى في بيئات SDN-IoT ، وتجربة هذه النماذج في تطبيقات عملية في مختلف المجالات .
