تدريسية من كلية المقداد تنشر بحثا في مجلة عالمية

نشرت م.م عهود فاضل علوان التدريسية في قسم الارشاد النفسي والتوجيه التربوي/ كلية التربية المقداد بحثا بعنوان:
أساليب التعلم العميق لمنع الهجمات الإلكترونية المختلفة في البيئة السحابية

Deep Learning Methods to Prevent Various Cyberattacks in Cloud Environment

ونشر في مجلة

Revue d’Intelligence Artificielle

CiteScore : 2.6
معامل تأثير 0.6
دار النشر. Elsevier’s Scopus
من ضمن سكوباس
Web: https://www.scopus.com/sourceid/24847

الملخص

ان الحوسبة السحابية توفر العديد من الفوائد، ولكنها تمثل أيضًا تحديات جديدة للأمن السيبراني والتي يجب معالجتها لضمان حماية البيانات في البيئة السحابية.وتواجه المنظمات هجمات إلكترونية متزايدة ومستمرة من قبل قراصنة ترعاهم الدولة
لشن الحروب السيبرانية. هجوم إلكتروني ناجح على البنية التحتية الحيوية، مثل الاتصالات أو
شبكات الكهرباء، قد يكون لها آثار كارثية. وتختلف هذه الهجمات في أشكالها و
الأنماط، مما يجعل فهمها ومواجهتها ضروريا. الوظيفة الأساسية للذكاء الاصطناعي هو كشف الاختراقات. لمنع الهجمات الإلكترونية المختلفة في البيئة السحابية وتعتبر على نطاق واسع أفضل طريقة هو التعلم العميق (DL)
تم تدريب الطريقة بكفاءة على مجموعات البيانات لتحسين الأداء بناءً على الميزات الإحصائية
يمكنه الكشف بدقة عن الهجمات المختلفة. هنا في هذا البحث، نستخدم مجموعة بيانات CE-CIC-2018
يحتوي على سبعة سيناريوهات مختلفة للهجوم، تم تحديثها للأمن السيبراني: Brute-force، Heartbleed،
هجمات الروبوتات وDoS وDDoS وهجمات الويب. تساهم هذه الورقة في تحسين الدقة
تحديد أنواع مختلفة من التهديدات في البيئة السحابية وتحسينها
مؤشرات الأداء. المقترح باستخدام طريقة DL لتقليل الأبعاد باستخدام
تحليل المكونات الرئيسية (PCA)، وتقنية الوسائل C المشوشة (FCM).
المجموعات، وطريقة التشفير التلقائي (AE) القائمة على التعلم العميق مجتمعة لتحديد
الهجوم وعدم الهجوم. تعمل طريقة PCA + FCM + AE على منع الهجمات الإلكترونية المختلفة في السحابة
بيئة. وأظهرت النتائج أن أفضل دقة بلغت 97.70% وهي الأعلى
الدقة مقارنة بتلك النتائج الواردة في البحوث ذات الصلة.