تفاصيل الوثيقة

نوع الوثيقة : رسالة جامعية 
عنوان الوثيقة :
التنبؤ بالبرمجيات الضارة في بيئة إنترنت الأشياء: نهج التنقيب عن البيانات
Predicting Malicious Software in IoT Environment: Data Mining Approach
 
الموضوع : كلية الحاسبات وتقنية المعلومات 
لغة الوثيقة : العربية 
المستخلص : يُعد مجال الأمن السيبراني مجالاً بحثيًا مهمًا لأنه أكثر عرضة للهجمات على مستوى نظام الأجهزة الحاسوبية أ و على مستوى الشبكة من قبل مجرمي الإنترنت. يواجه الباحثون من التحديات في اكتشاف الثغرات الأمنية في الأجهزة الحاسوبية على سبيل المثال استقبال حزم ضارة على مستوى الشبكة أو تحليل البرمجيات الضارة لمعرفة هل هي ضارة أو غير ضارة على الأجهزة. إن الهدف الرئيسي لهذا البحث هو التنبؤ للبرمجيات الضارة في حركة مرور شبكة إنترنت الأشياء من أجل حماية أجهزة إنترنت الأشياء وتقليل نقاط الضعف باستخدام التعلم الآلة وتقنيات التنقيب عن البيانات. تركز الدراسات الحالية على اكتشاف التهديدات البرمجيات الضارة وتتجاهل أهمية التنبؤ بتهديدات البرمجيات الضارة التي تزيد من نقاط الضعف في أجهزة إنترنت الأشياء وتقليل ادائها. يستخدم مجرمي الإنترنت هجمات بالبرمجيات الضارة التي تستهدف ثغرات محددة بالأجهزة لتقوم بتعطيل النظام وسرقة البيانات والمعلومات للمستخدم بالإضافة إلى ذلك، تقوم أيضًا بحذف وتشفير الملفات من غير معرفة المستخدم أو إعطاء أي صلاحية. في هذا البحث استخدمنا خوارزميات التعلم الآلة و تقنيات التنقيب عن البيانات اثبت إمكانياتها في نموذج التنبؤ بمختلف خوارزميات التعلم الآلة للتنبؤ بالبرمجيات الضارة على الشبكة إنرنت الأشياء في مختلف أجهزة الإننرنت الأشياء. ومع ذلك قمنا بتحسين الأمان على الأجهزة التي تستهدف من قبل مجرمي الإنترنت، ايضًا قمنا بتنبؤ بأنواع الهجمات البرمجيات الضارة من خلال نموذج المقترح التنبؤية للبرمجيات الضارة. وعلاوة عن ذلك، حصلت احد خوارزيمات التعلم الآلة بنسبة دقة %97.14 وتنبأت 8754 عينة في مختلف البرمجيات الضارة في حركة مرور شبكة إنترنت الأشياء. 
المشرف : أ.د مد عبدال حميد 
نوع الرسالة : رسالة ماجستير 
سنة النشر : 1444 هـ
2023 م 
المشرف المشارك : د. حسام لحظه 
تاريخ الاضافة على الموقع : Tuesday, June 6, 2023 

الباحثون

اسم الباحث (عربي)اسم الباحث (انجليزي)نوع الباحثالمرتبة العلميةالبريد الالكتروني
عبدالمحسن عطاالله الحربيAlharbi, Abdulmohsen Atallahباحثماجستير 

الملفات

اسم الملفالنوعالوصف
 49203.pdf pdf 

الرجوع إلى صفحة الأبحاث