تفاصيل الوثيقة

نوع الوثيقة : رسالة جامعية 
عنوان الوثيقة :
الحد من هجمات الروبوتات باستخدام تعليم الآله في الشبكات المعرفة بالبرمجيات
Botnet Mitigation based on Machine Learning in Software Defined Networks
 
الموضوع : كلية الحاسبات وتقنية المعلومات 
لغة الوثيقة : العربية 
المستخلص : على مدى العقد الماضي، نما الأنترنت وغير العالم بشكل كبير، مما تسبب في نمو كبير في الهجمات الإلكترونية. يمثل الأمن السيبراني أحد اخطر التهديدات للمجتمع ويكلف ملايين الدولارات كل عام. تعد شبكات البوت نت مسؤوله عن معظم هجمات الانترنت على الشبكات التقليدية وأصبحت اليوم مصدر القلق الرئيسي واحد أكبر التهديدات علي الشبكات المعرفة بالبرمجيات. الشبكات المعرفة بالبرمجيات هي تقنيه شبكات جديدة تجعل برمجه الشبكات أسهل من خلال فصل مستوي البيانات عن مستوي التحكم. وهذا يجعل مستوي التحكم مستقلا ومركزيا للتحكم بالشبكة. تم اقتراح عده طرق لاكتشاف وتخفيف هجمات الروبوتات في الشبكات المعرفة بالبرمجيات، ولكن التحديات لاتزال قائمه. تعتمد طرق اكتشاف الروبوتات على ميزات تدفق حركه المرور التي تعتمد على حساب الميزات الإحصائية لكل تدفق حركه مرور وهذه الطرق تتفادي تقنيات الاكتشاف بأساليب مختلفة. الهدف من هذه الأطروحة هو اقتراح نظام امن يكتشف بكفاه هجمات الروبوتات ويخففها تلقائيا في الشبكات المعرفة بالبرمجيات. يطبق النظام الامن مرحلتين: المرحلة الاولي هي نموذج تصنيف اكتشاف الروبوتات المستند الي الرسم البياني المسمى (البوت سورد). والمرحلة الثانية هي التحقق من صحة نموذج (البوت سورد) المدرب في بيئة الشبكات المعرفة بالبرمجيات مع الحفاظ على الاداء العالي، وتحسين النطاق الترددي، وانخفاض تكاليف المعالجة، بالإضافة الي الحظر التلقائي لجميع المضيفين المصابين لتقليل عدد المضيفين المصابين ومقدار تلف الشبكه. اظهر نموذج (البوت سورد) مقاييس ادا ممتازة (في الدقة، الاسترجاع، الضبط، الكفاءه الكلية) أكثر من ٩٩٪ وخطأ منخفض بنسبه ٠.٠٠٢٪ حيث تم تقييمها على مجموعه بيانات معياريه. بعد ذلك تم التحقق من صحة النموذج في بيئة الشبكات المعرفة بالبرمجيات، اظهر نموذجنا نفس الأداء الممتاز في جميع المقاييس مع أكثر من ٩٩٪ وخطأ منخفض بنسبه ٠.٠٠٩٪ وتحسن في استخدام النطاق الترددي بحوالي ٩٠٪ واستخدام اقل لوحده المعالجة المركزية. هذا التحسين متوقع لأن نظامنا يكتشف الروبوتات ويمنعها من التواصل مع مضيفين آخرين. الكلمات المفتاحية: البوتنت، الشبكات المعرفة بالبرمجيات، الرسم البياني ، تعلم الآلة 
المشرف : د. خالد الصبحي 
نوع الرسالة : رسالة دكتوراه 
سنة النشر : 1444 هـ
2022 م 
المشرف المشارك : أ.د. احمد الزهراني 
تاريخ الاضافة على الموقع : Monday, February 27, 2023 

الباحثون

اسم الباحث (عربي)اسم الباحث (انجليزي)نوع الباحثالمرتبة العلميةالبريد الالكتروني
خلود شينان الشهريAlshehri, Kholoud Shinanباحثدكتوراه 

الملفات

اسم الملفالنوعالوصف
 49021.pdf pdf 

الرجوع إلى صفحة الأبحاث