الأبحاث في مجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)
-
التحكم المعتمد على الكمية المستندة إلى الأحداث المتزامنة لتزامن أنظمة الماستر-عبد في نموذج رويسر
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Nonlinear Analysis Modelling and Control | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تستكشف هذه الورقة التحكم في التزامن في أنظمة الماستر-عبد المبدلة ذات الزمن المنفصل ثنائي الأبعاد باستخدام إطار عمل رويسر، الذي يناسب الديناميات الزمانية المكانية. يتم تقديم استراتيجية جديدة للتحكم المعتمد على الكوانتيزات والتي تستند إلى الأحداث لمعالجة التعقيدات الناتجة عن ديناميات التبديل، وخصائص الزمن المنفصل، والترابط المكاني، مع الأخذ في الاعتبار أيضًا الموارد المحدودة للاتصالات.…
-
مسح شامل حول أنظمة كشف التسلل مع التقدم في التعلم الآلي، التعلم العميق والتحديات الناشئة في الأمن السيبراني
2025 | المؤلف: Ali Hozouri وآخرون | المجلة: Discover Artificial Intelligence | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)يوفر قسم ورقة البحث نظرة عامة على الدور الحاسم لأنظمة كشف التسلل (IDS) في الأمن السيبراني، لا سيما في سياق زيادة التهديدات السيبرانية وقيود التدابير الأمنية التقليدية. مع تطور الهجمات السيبرانية، غالبًا ما تفشل الدفاعات التقليدية مثل جدران الحماية وبرامج مكافحة الفيروسات، مما يستلزم تطوير أنظمة IDS متقدمة يمكنها اكتشاف والاستجابة للأنشطة الضارة بفعالية. يتم…
-
التعلم المعزز متعدد الوكلاء لتحسين تخصيص الموارد: استعراض
2025 | المؤلف: Mohamad Abdul Hady وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم هذه القسم نظرة عامة على دمج التعلم المعزز متعدد الوكلاء (MARL) مع تحسين تخصيص الموارد (RAO)، مع التأكيد على أهميته في معالجة اتخاذ القرار اللامركزي في البيئات الديناميكية. لقد ظهر MARL كإطار قوي لمواجهة تحديات RAO عبر مختلف القطاعات، لا سيما في سياق الصناعة 4.0. تستعرض الدراسة خوارزميات MARL الحديثة، موضحة المفاهيم الأساسية، التصنيفات،…
-
التعلم الفيدرالي في كشف التسلل: التقدمات، التطبيقات، والاتجاهات المستقبلية
2025 | المؤلف: Büşra Büyüktanır وآخرون | المجلة: Cluster Computing | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم ورقة البحث نظرة شاملة على التعلم الفيدرالي (FL) كنهج لتعلم الآلة الموزع، وخاصة في سياق أنظمة كشف التسلل (IDS). يعالج FL القضايا الحرجة المتعلقة بالخصوصية والأمان عبر مختلف القطاعات، بما في ذلك إنترنت الأشياء (IoT) والرعاية الصحية والمالية، من خلال تمكين تدريب النماذج التعاوني دون مركزية البيانات الحساسة. تسلط الدراسة الضوء على فعالية حلول…
-
إطار عمل خفيف الوزن لتأمين أجهزة إنترنت الأشياء ذات الموارد المحدودة في بيئات السحابة
2025 | المؤلف: Vivek Kumar Pandey وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم ورقة البحث نظام كشف التسلل القائم على شجرة القرار الخفيفة (IDS) المصمم لتعزيز الأمان لأجهزة إنترنت الأشياء (IoT)، التي أصبحت أكثر عرضة للتهديدات السيبرانية بسبب قدراتها المحدودة في المعالجة. يستخدم الإطار المقترح نموذج شجرة قرار مع استراتيجية جديدة لتحسين ميزات قطع الأوراق وذكاء السحابة والحافة التكيفي، محققًا دقة عالية مع تقليل متطلبات الذاكرة والحوسبة.…
-
الكشف عن التسلل القائم على الشبكة باستخدام تقنية التعلم العميق
2025 | المؤلف: Muhammad Farhan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تتناول البحث الحاجة الملحة لأنظمة كشف التسلل (IDS) الأكثر فعالية في ضوء زيادة حركة المرور الشبكية وتطور التهديدات السيبرانية. غالبًا ما تكافح أنظمة كشف التسلل المعتمدة على الشبكة التقليدية (NIDS) لاكتشاف أنماط الهجوم الجديدة بسبب الاعتماد على بيانات قديمة وتقنيات التعلم الآلي التقليدية. لمعالجة هذه القيود، يقدم البحث نهجًا جديدًا للتعلم العميق يدمج الشبكات العصبية…
-
بنية حوسبة هجينة على الحافة للسحب لمراقبة الصحة في أنظمة إنترنت الأشياء الطبية مع تحسين زمن الاستجابة ومرونة التهديد
2025 | المؤلف: Umar Islam وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تتناول ورقة البحث تطوير بنية هجينة للحوسبة السحابية والحوسبة الحافة تهدف إلى تعزيز مراقبة الصحة في الوقت الحقيقي ضمن إنترنت الأشياء الطبية (IoMT). تواجه الأنظمة التقليدية المعتمدة على السحابة تحديات مثل زمن الاستجابة وأمان البيانات، وهي أمور حاسمة في تطبيقات الرعاية الصحية. تستفيد البنية المقترحة من الحوسبة الضبابية لمعالجة البيانات الحساسة للوقت بالقرب من مصدرها،…
-
التعلم العميق لأمن الشبكات: نموذج Attention-CNN-LSTM لاكتشاف التسلل بدقة
2025 | المؤلف: Abdullah Mujawib Alashjaee | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم البحث نموذج هجين من Attention-CNN-LSTM لاكتشاف التسلل في الشبكات، موضحًا فعاليته من خلال تحليل بيانات حركة الشبكة. يستفيد النموذج من الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لاستخراج الميزات من البيانات الخام وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) لتحليل الأحداث الزمنية. حقق معدلات دقة عالية بلغت 97.5% على مجموعة بيانات Bot-IoT و94.8% على مجموعة بيانات NSL-KDD، إلى…
-
خوارزميات التوجيه المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تحسن كفاءة الطاقة والكمون وموثوقية البيانات في الشبكات اللاسلكية
2025 | المؤلف: Rahul Priyadarshi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم هذه الورقة إطار عمل توجيه قائم على الذكاء الاصطناعي لوحدات الاستشعار اللاسلكية (WSNs) يتعاون فيه تقنيات التعلم المعزز (RL) والتعلم المراقب، وذكاء السرب، بما في ذلك الخوارزميات الجينية (GA) وتحسين سرب الجسيمات (PSO). على عكس بروتوكولات التوجيه التقليدية التي تستخدم خوارزميات ثابتة، يتميز الإطار المقترح بخط أنابيب اتخاذ قرارات ديناميكي يتكيف مع التغيرات في…
-
تعزيز اكتشاف الشذوذ والوقاية في إنترنت الأشياء (IoT) باستخدام الشبكات العصبية العميقة والأمن السيبراني القائم على البلوكشين
2025 | المؤلف: A. R. Sathyabama وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم ورقة البحث إطار عمل جديد يدمج الشبكات العصبية العميقة (DNNs) مع تقنية البلوكشين (DNNs-BCT) لتعزيز اكتشاف ومنع الشذوذ في بيئات إنترنت الأشياء (IoT). نظرًا لزيادة مخاطر الأمن السيبراني المرتبطة بأجهزة إنترنت الأشياء، فإن الآليات الأمنية التقليدية غالبًا ما تكون غير كافية بسبب عدم قدرتها على إدارة تدفقات البيانات الكبيرة والتهديدات المتطورة. يستخدم الإطار المقترح…