الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: زيادة العينة SMOTE
-
إطار CNN–RBF معزز بالانتباه لاكتشاف التسلل الشبكي في حركة المرور غير المتوازنة An Attention-Enhanced CNN–RBF Framework for Network Intrusion Detection in Imbalanced Traffic
2026 | المؤلف: Fabrice Kabura وآخرون | المجلة: Journal of Computing Theories and Applications | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم هذه البحث إطار عمل هجيني جديد لاكتشاف التسلل الشبكي، يسمى CNN-RBF-Attention، مصمم لمعالجة التحديات التي تطرحها زيادة تعقيد وحجم حركة المرور الشبكية، خاصة في بيئات إنترنت الأشياء والسحاب. يجمع الإطار بين ثلاثة مكونات رئيسية: شبكة عصبية تلافيفية (CNN) لاستخراج الميزات الهرمية، وشبكة دالة الأساس الشعاعي (RBF) للتصنيف غير الخطي المحلي، وآلية انتباه تعزز تركيز…
-
تصنيف هجمات حجب الخدمة الموزعة (DDoS) لحركة مرور الشبكة في الشبكات المعرفة بالبرمجيات (SDN) باستخدام شبكة عصبية هجينة متكررة ومجمعة DDoS classification of network traffic in software defined networking SDN using a hybrid convolutional and gated recurrent neural network
2026 | المؤلف: Ahmed M. Elshewey وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقيّم هذه الورقة البحثية فعالية ستة نماذج تعلم عميق للكشف عن هجمات حجب الخدمة الموزعة (DDoS) في الشبكات المعرفة بالبرمجيات (SDN)، مع التأكيد على الحاجة إلى تصنيف حركة المرور بسرعة ودقة. تشمل النماذج التي تم تقييمها الشبكة العصبية متعددة الطبقات (MLP)، والشبكة العصبية التلافيفية أحادية البعد (1D-CNN)، وذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)، ووحدة تكرارية مغلقة…
-
نظام كشف التسلل متعدد الفئات لهجمات DDoS في شبكات إنترنت الأشياء باستخدام التعلم العميق والمحولات A Multi-Class Intrusion Detection System for DDoS Attacks in IoT Networks Using Deep Learning and Transformers
2026 | المؤلف: Sheikh Abdul Wahab وآخرون | المجلة: Sensors | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم ورقة البحث نظام كشف التسلل (IDS) القائم على التعلم العميق (DL) المصمم خصيصًا لبيئات إنترنت الأشياء (IoT)، حيث تعالج الضعف المتزايد تجاه هجمات الحرمان من الخدمة الموزعة (DDoS). يستخدم النظام المقترح ثلاث هياكل – الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، والشبكات العصبية العميقة (DNNs)، ونماذج المحولات – لتصنيف حركة المرور الشبكية إلى فئات ثنائية، وثلاث فئات،…