الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تصنيف البرمجيات الخبيثة
-
استخدام خوارزمية تحسين الذئب الرمادي في التحقيق الجنائي للبرمجيات الضارة Utilizing Gray Wolf Optimization Algorithm in Malware Forensic Investigation
2026 | المؤلف: Mosleh M. Abualhaj وآخرون | المجلة: Journal of Computational and Cognitive Engineering | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتحقيقات الطب الشرعي للبرمجيات الخبيثة من خلال دمج خوارزمية تحسين الذئب الرمادي (GWO) مع مجموعة متنوعة من مصنفات تعلم الآلة، بما في ذلك بايزي الساذج، والغابات العشوائية (RF)، وأشجار القرار، وآلات الدعم الشعاعي، وأقرب الجيران K. باستخدام مجموعة بيانات CIC-MalMem-2022، التي تركز على البيانات المستندة إلى الذاكرة، توضح الدراسة فعالية…
-
FEDetect: كشف وتصنيف البرمجيات الخبيثة المعتمد على التعلم الفيدرالي باستخدام خوارزميات الشبكات العصبية العميقة FEDetect: A Federated Learning-Based Malware Detection and Classification Using Deep Neural Network Algorithms
2026 | المؤلف: Zeki Çıplak وآخرون | المجلة: Arabian Journal for Science and Engineering | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تتناول ورقة البحث التقاطع الحرج بين خصوصية البيانات واكتشاف البرمجيات الضارة في سياق التعلم الآلي، مع تسليط الضوء على قيود الأساليب التقليدية المركزية التي تشكل مخاطر كبيرة على تسرب البيانات. تدعو الدراسة إلى التعلم الفيدرالي كبديل واعد، مما يمكّن من اكتشاف وتصنيف البرمجيات الضارة بشكل فعال مع الحفاظ على خصوصية البيانات. باستخدام مجموعة بيانات CIC-MalMem-2022،…