الأبحاث ضمن الموضوع : أمن الشبكات وكشف التسلل
-
AnomLocal: نموذج هجين للكشف عن الشذوذ المحلي والعالمي لأمان الشبكة باستخدام التعلم الفيدرالي
2026 | المؤلف: Sulaiman Alamro | المجلة: PLoS ONE | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم ورقة البحث AnomLocal، وهو إطار عمل هجين لاكتشاف الشذوذ مصمم لتعزيز الأمن السيبراني في البنى التحتية للشبكات الموزعة. تكافح نماذج الكشف التقليدية المركزية والمحلية فقط في تحقيق التوازن بين الدقة والتعميم عبر بيئات متنوعة، مما يؤدي غالبًا إلى مشاكل في الأداء ومخاطر على الخصوصية. يتناول AnomLocal هذه التحديات من خلال اعتماد نهج التعلم الفيدرالي،…
-
ASTRID-Net: إطار تعلم عميق معزز ثلاثي الانتباه لأمن إنترنت الأشياء وإنترنت الأشياء الصناعي
2026 | المؤلف: Ashrafun Zannat وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم ورقة البحث ASTRID-Net، وهي بنية جديدة للتعلم العميق مصممة للكشف عن التسلل بدقة عالية في شبكات إنترنت الأشياء (IoT) وإنترنت الأشياء الصناعية (IIoT). يستخدم هذا النموذج نهج الانتباه الثلاثي الهجين، الذي يدمج الشبكات العصبية التلافيفية متعددة المقاييس (CNNs) لاستخراج الميزات المكانية، ووحدات التكرار المغلقة ثنائية الاتجاه (BiGRUs) لنمذجة العلاقات الزمنية، وآلية انتباه قناتي-زماني مشتركة…
-
تقييم مركزي للبيانات لنماذج الكشف عن التسلل الفيدرالية في شبكات إنترنت الأشياء
2026 | المؤلف: Muhammad Ahmad Bilal وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقيّم هذه الورقة البحثية فعالية التعلم الفيدرالي (FL) في أنظمة كشف التسلل (IDS) ضمن بيئات إنترنت الأشياء (IoT)، مع معالجة التحديات المتعلقة بالبيانات الموزعة والخصوصية. تستخدم الدراسة ثلاث مجموعات بيانات متميزة—Edge-IIoTset (2022)، CIC-IoT2023، وTII-SSRC-23 (2023)—تختلف في أنواع الأجهزة، وتوزيعات الميزات، وطرق الهجوم. من خلال تقييم ثلاثة خوارزميات تجميع FL (FedAvg، FedProx، FedNova) جنبًا إلى جنب…
-
الكشف المتقدم عن نفق DNS: نهج هجين للتعلم المعزز والطرق الميتاهيرستية
2026 | المؤلف: Mahmoud Sammour وآخرون | المجلة: Frontiers in Computer Science | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لنفق DNS، وهو تهديد شبكي يستغل بروتوكول DNS للتواصل غير المصرح به واستخراج البيانات. لمواجهة هذا التحدي، يقترح المؤلفون إطار عمل جديد لاختيار الميزات الهجينة يجمع بين مصنف Random Forest مع مُحسّن الذئب الرمادي المدعوم بالتعلم المعزز (EnhancedRLGWO). تستخدم هذه الطريقة المبتكرة شبكة Dueling Deep Q-Network والتعلم القائم على المعارضة…
-
نظام الكشف الديناميكي عن الضعف العصبي الضبابي (DNF-VDS)
2026 | المؤلف: Kavita U. Rahane وآخرون | المجلة: Cureus Journal of Computer Science. | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم البحث نظام الكشف عن الثغرات الديناميكي العصبي الضبابي (DNF-VDS)، وهو إطار عمل جديد مصمم لتعزيز الكشف عن الثغرات في بيئات إنترنت الأشياء الصناعية (IIoT). يجمع DNF-VDS بين التفكير القائم على القواعد الضبابية مع تحسين الشبكات العصبية لإنشاء نظام ليس فقط قابلًا للتفسير ولكن أيضًا قابلًا للتكيف مع الطبيعة المتطورة للهجمات السيبرانية. يتميز الإطار بتوليد…
-
تقييم فعالية نماذج اللغة الكبيرة لاكتشاف التسلل القائم على التدفق: دراسة مقارنة مع معايير ML وDL
2026 | المؤلف: Lorena Mehavilla وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقوم هذه الورقة البحثية بتقييم منهجي لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) – تحديدًا GPT-2 وGPT-Neo-125M وLLaMA-3.2-1B – كتصنيفات مستقلة لاكتشاف التسلل باستخدام سجلات Zeek المنظمة من مجموعة بيانات CIC IoT 2023. تقيّم الدراسة أدائها مقارنةً بنماذج التعلم الآلي (ML) المعروفة (XGBoost، Random Forest، Decision Tree) ونماذج التعلم العميق (DL) (MLP، GRU، LeNet-5) عبر مقاييس رئيسية مثل…
-
بناء نظام دفاع قوي لإنترنت الأشياء باستخدام إطار مستوحى من الطبيعة متعدد الأهداف
2026 | المؤلف: Shubhra Dwivedi وآخرون | المجلة: Discover Computing | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تم التعرف على إنترنت الأشياء (IoT) كقوة تحويلية عبر مختلف القطاعات، بما في ذلك أتمتة المنزل والزراعة والرعاية الصحية والمراقبة، مع توقعات تشير إلى نشر 40 مليار جهاز بحلول عام 2025. يقدم هذا البحث نظام كشف التسلل الهجين الذكي الجديد (IDS) المسمى CNN-MGOA، الذي يدمج الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) وخوارزمية تحسين الجراد متعددة الأهداف (MGOA)…
-
نحو حلول متقدمة قائمة على الذكاء الاصطناعي لتأمين إنترنت الأشياء الطبية في أنظمة المعلومات الصحية الذكية
2026 | المؤلف: Xuyuan Liu | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)إن إنترنت الأشياء الطبية (IoMT) يشمل شبكة من الأجهزة الطبية والتطبيقات المتصلة التي تعتبر ضرورية للرعاية الصحية الحديثة. ومع ذلك، فإن هذا الترابط يطرح مخاطر كبيرة على الأمن السيبراني، بما في ذلك خروقات البيانات والهجمات الخبيثة التي تعرض سلامة المرضى للخطر. لمعالجة هذه التحديات، يقدم هذا البحث نموذج BiGRU/RBWK، الذي يدمج وحدات التكرار الموجهة ثنائية…
-
IntrusionNet: نموذج هجين قائم على التعلم العميق لاكتشاف الهجمات المعروفة وهجمات اليوم الصفري
2026 | المؤلف: Sarmad Dheyaa Azeez وآخرون | المجلة: Computers, materials & continua/Computers, materials & continua (Print) | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم ورقة البحث IntrusionNet، وهو نظام متقدم للكشف عن التسلل (IDS) مصمم لمعالجة قيود الأنظمة التقليدية التي تعتمد على التوقيعات الثابتة أو تقنيات التعلم الآلي الأساسية. يستخدم IntrusionNet بنية تعلم عميق مختلطة تدمج الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية المتكررة (RNN) والمشفّرات التلقائية في إطار عمل مزدوج المستوى. يستخدم المستوى الأول عملية CNN-RNN تحت إشراف…
-
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…