تفاصيل الوثيقة نوع الوثيقة : رسالة جامعية  عنوان الوثيقة : الكشف عن هجمات إنترنت الأشياء باستخدام التعلم الآلي IOT CYBER ATTACKS DETECTION USING MACHINE LEARNING   الموضوع : كلية الحاسبات وتقنية المعلومات  لغة الوثيقة : العربية  المستخلص : الكشف عن ھجمات إنترنت الأشیاء باستخدام التعلم الآلي اعداد: جادل مرزوق السميري اشراف: د.خالد الصبحي المستخلص يجمع انترنت الأشياء ( IoT) بین مئات الملایین من الأجھزة القادرة على التفاعل مع بعضھا مع الحد الأدنى من التفاعل البشري. إنترنت الأشیاء ھي واحدة من أسرع المناطق نمواً في مجال الحوسبة؛ ومع ذلك، فإن الواقع ھو أنه في بیئة معادیة للغایة للإنترنت، فإن إنترنت الأشیاء عرضة لأنواع عديدة من الھجمات الإلكترونیة. لحل ھذه المشكلة، یجب اتخاذ تدابیر مضادة عملیة لتأمین شبكات إنترنت الأشیاء، مثل اكتشاف الشذوذ في الشبكة. بغض النظر عن أنه لا یمكن تجنب الھجمات تمامًا إلى الأبد، فإن الاكتشاف المبكر للھجوم أمر أساسي للدفاع العملي. نظرًا لأن أجھزة إنترنت الأشیاء ذات سعة تخزین منخفضة وقدرة معالجة منخفضة، فإن حلول الأمان التقلیدیة المتطورة لحمایة نظام إنترنت الأشیاء لیست مناسبة. أیضًا، أجھزة إنترنت الأشیاء متصلة الآن دون تدخل بشري لفترات أطول .هذا يعني انه يجب تطوير حلول أمنية ذكية قائمة على الشبكة مثل حلول التعلم الآلي .على الرغم من أن العديد من الدراسات التي تمت في السنوات الأخيرة ناقشت استخدام حلول التعلم الآلي في مشاكل اكتشاف الھجمات، إلا أنھ لم یتم إیلاء اھتمام كبیر لاكتشاف الھجمات على وجه التحديد في شبكات انترنت الاشياء .في هذه الدراسة ،نهدف الى المساهمة في الادب من خلال تقییم خوارزمیات التعلم الآلي المختلفة التي یمكن استخدامھا للكشف بسرعة وفعالیة ھجمات شبكة إنترنت الأشیاء .تم استخدام مجموعة بيانات جديدة ،Bot-IoT، لتقییم خوارزمیات الكشف المختلفة. في مرحلة التنفیذ، تم استخدام سبع خوارزمیات مختلفة للتعلم الآلي، وحقق معظمھا أداءً عالیاً. تم استخراج میزات جدیدة من مجموعة بیانات Bot-IoT أثناء التنفیذ ومقارنتھا بدراسات من الأدب ،الميزات الجديدة أعطت نتائج أفضل.  المشرف : د. خالد الصبحي  نوع الرسالة : رسالة ماجستير  سنة النشر : 1441 هـ 2020 م  تاريخ الاضافة على الموقع : Monday, February 3, 2020  الباحثون اسم الباحث (عربي) اسم الباحث (انجليزي) نوع الباحث المرتبة العلمية البريد الالكتروني جادل مرزوق السميري Alsamiri, Jadel Marzouq باحث ماجستير   الملفات اسم الملف النوع الوصف  45822.pdf pdf   الرجوع إلى صفحة الأبحاث