الأبحاث ضمن الموضوع : أمن الشبكات وكشف التسلل
-
بنية تعلم فدرالي آمنة مدعومة بتقنية البلوكشين لاكتشاف التسلل في شبكات إنترنت الأشياء
2026 | المؤلف: Muhammad Kamran وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم الورقة إطار عمل جديد للتعلم الفيدرالي (B-FL) يدمج تقنية البلوكشين لتعزيز كشف التسلل في أنظمة إنترنت الأشياء (IoT). تواجه أنظمة كشف التسلل المركزية التقليدية تحديات كبيرة، بما في ذلك مخاطر خصوصية البيانات، ومشكلات القابلية للتوسع، والضعف أمام نقاط الفشل الفردية. يعالج نظام B-FL المقترح هذه المخاوف من خلال استخدام التعلم الفيدرالي اللامركزي جنبًا إلى…
-
إطار تحسين تعزيز التدرجات لاكتشاف التسلل في إنترنت الأشياء: تقييم شامل على مجموعة بيانات CICIoT2023
2026 | المؤلف: Salah A. Almahaqeri وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)يتناول قسم ورقة البحث تطوير نظام كشف التسلل المعزز بالتحسين (IDS) المصمم خصيصًا لإنترنت الأشياء (IoT)، والذي يواجه تحديات بسبب حجم حركة المرور الشبكية الكبير والمتنوع وغير المتوازن. تم تقييم الإطار المقترح بدقة باستخدام معيار CICIoT2023 ويشمل تقنيات مثل تقليل العينة الطبقية لمعالجة عدم التوازن في الفئات واختيار الميزات المعتمد على المكاسب للتخلص من سمات…
-
شبكة عصبية رسومية زمنية مكانية مع تدريب مسبق على التشفير الذاتي لاكتشاف التسلل في نظم إنترنت الأشياء الصحية
2026 | المؤلف: Md Iftekhar Monzur Tanvir وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لاكتشاف التسلل في بيئات إنترنت الأشياء (IoT) في الرعاية الصحية من خلال تطوير شبكة عصبية بيانية زمنية مكانية مع تدريب مسبق باستخدام مشفر تلقائي (ST-GNN+AE). يعالج هذا الإطار القيود الكبيرة للأنظمة التقليدية لاكتشاف التسلل، التي تكافح لالتقاط الاعتماديات المكانية المعقدة والديناميات الزمنية للهجمات، خاصة في سياق عدم توازن الفئات وأنواع…
-
التعلم الفيدرالي الموجه بالتجميع الهجين للكشف عن التسلل بشكل قوي في بيئات إنترنت الأشياء المتغايرة للغاية
2026 | المؤلف: Luis Miguel García-Sáez وآخرون | المجلة: Computer Networks | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم ورقة البحث بنية جديدة مزدوجة التجميع الفيدرالي تهدف إلى تعزيز كشف التسلل في أنظمة إنترنت الأشياء (IoT) المعقدة التي تتميز بتنوع البيانات العالي وقيود الموارد. تعاني طرق التعلم الفيدرالي التقليدية (FL)، مثل FedAvg وFedProx وFedAdam، من صعوبات تحت ظروف غير مستقلة وموزعة بشكل متساوٍ (غير IID)، مما يؤدي إلى تباين غير مستقر ونماذج متحيزة.…
-
التعلم الآلي الرمزي العصبي للكشف عن التسلل في حافة إنترنت الأشياء بطريقة خفيفة وقابلة للتفسير
2026 | المؤلف: Pawan Kumar Badhan | المجلة: Discover Sensors | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم هذه البحث إطار عمل خفيف الوزن يعتمد على الذكاء العصبي الرمزي للكشف عن التسلل في الوقت الحقيقي في بيئات إنترنت الأشياء الصناعية (IIoT)، مع معالجة تحديات الدقة، وقابلية التفسير، والكفاءة الحسابية تحت قيود الموارد الصارمة. يدمج النموذج المقترح التعلم العصبي الخفيف مع الاستدلال القائم على القواعد الرمزية ويستخدم تقنيات استخراج المعرفة لتحسين الأداء للنشر…
-
الكشف عن التسلل السلوكي في الوقت الحقيقي المدعوم بتعلم فدرالي باستخدام LSTM، والانتباه، وGANs، ونماذج اللغة الكبيرة
2026 | المؤلف: Abdullah AlHayan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم البحث إطار الكشف عن التسلل والتخفيف الفيدرالي (FIDMF)، وهو نهج مبتكر مصمم لمعالجة التحديات الرئيسية في الكشف عن التسلل، مثل خصوصية البيانات، وقابلية التوسع، وعدم توازن الفئات، والحاجة إلى الفهم الدلالي والقدرة على التفسير. يستخدم FIDMF التعلم الفيدرالي للتدريب التعاوني مع الحفاظ على الخصوصية ويجمع بين بنية الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) مع الانتباه…
-
كشف فعال لهجمات DDoS باستخدام تحسين طويل وقصير الأمد محسّن استنادًا إلى تحسين العصف الذهني المحسن
2026 | المؤلف: B Fathimamary وآخرون | المجلة: Indian Journal of Science and Technology | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم البحث بنية تعلم عميق مبتكرة، تُسمى IBSO+LSTM، مصممة للكشف الفعال عن هجمات حجب الخدمة الموزعة (DDoS) في شبكات إنترنت الأشياء (IoT). يستفيد هذا النموذج من خوارزمية تحسين عواصف الدماغ المحسّنة (IBSO)، المعززة بتعلم قائم على مركز المعارضة (COBL)، لتحسين المعلمات الفائقة الرئيسية لشبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)، بما في ذلك معدل التعلم، عدد…
-
التنقل عبر التهديدات السيبرانية
2026 | المؤلف: Umed H. Jader وآخرون | المجلة: ARO-The Scientific Journal of Koya University | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)إن التقدم السريع في تقنيات الجيل الخامس (5G) يبشر بمرحلة تحول للإنترنت للأشياء (IoT)، تتميز بتحسين الاتصال، السرعة، وتقليل زمن الاستجابة. ومع ذلك، فإن هذه التطورات تقدم أيضًا ثغرات أمنية كبيرة، مما يستدعي دراسة مركزة للدفاعات المعتمدة على التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) المصممة خصيصًا لبيئات IoT المدعومة بتقنية 5G. تستعرض هذه الدراسة الأدبيات…
-
مشفر تلقائي موجه بأهمية الميزات لتقليل الأبعاد في أنظمة كشف التسلل
2026 | المؤلف: M A Abdel-Rahman وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)في هذا القسم، يبرز المؤلفون أهمية أنظمة كشف التسلل (IDS) في حماية الشبكات الحاسوبية ودور تقنيات تقليل الأبعاد في تعزيز أداء IDS القائم على التعلم الآلي. يقدمون نهجًا جديدًا يسمى مشفر تلقائي قائم على أهمية الميزات (FI-AE)، والذي يدمج طريقة فريدة لتحديد أهمية الميزات تُعرف بأهمية الميزات من نوع واحد ضد الجميع (OVA) المستمدة من…
-
كشف التسلل بكفاءة طاقة عالية باستخدام نموذج هجين من المحولات المدركة للبروتوكولات والنوبات
2026 | المؤلف: M. Ganesh Karthik وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم البحث شبكة عصبية متقطعة معززة بالمحول (TASNN) مصممة لتعزيز أنظمة كشف التسلل (IDS) من خلال معالجة التحديات الرئيسية مثل التكاليف الحسابية العالية، وعدم كفاءة الطاقة، وكشف فئات الهجمات النادرة في حركة المرور الشبكية غير المتوازنة. يدمج TASNN نمذجة سياقية مدفوعة بالاهتمام مع حسابات متقطعة فعالة من حيث الطاقة، باستخدام تطبيع متكيف مدرك للبروتوكول (PAAN)…