شارك أ.د. ضياء جاسم كاظم معاون العميد للشؤون العلمية والدراسات العليا في كلية الهندسة بجامعة بغداد، في لجنة مناقشة رساله الماجستيرللطالبة مروة محمد عبيد من قسم الهندسة الكهربائية عن رسالتها الموسومة بقنيات الحوسبة الذكية للكشف عن اختراق الشبكة وذلك يوم الاثنين الموافق 15 تموز 2024 على قاعة المناقشات في قسم الهندسة الكهربائية بأشراف أ. م. د. منى هادي صالح
تضمنت الرسالة دراسة نظام كشف التسلل (IDS) الذي أصبح ضروريًا لتأمين الشبكات والمعلومات من الهجمات الخبيثة والمتسللين. إذ شهدت هذه الأنظمة تطورًا كبيرًا بفضل التقنيات الحديثة مثل التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL)، حيث تستخدم خوارزميات ML لتحليل كميات كبيرة من البيانات وتحديد الأنماط الشاذة التي قد تشير إلى وجود اقتحام، بينما يستطيع DL معالجة البيانات المعقدة واستخراج الميزات المهمة مما يوفر دقة أعلى في اكتشاف الهجمات.
هدفت الرسالة إلى تنفيذ أربع خوارزميات تعلم آلي (ساذجة بايز (NB)، K-Nearest Neighbor (KNN)، التعزيز (ADA)، شجرة القرار (DT)) وتطوير نظام اكتشاف اقتحام التعلم العميق الهجين (HDL-IDS) باستخدام شبكة عصبية ملتوية أحادية البعد (1DCNN) على مجموعة بيانات UNSW-NB15 ومجموعة بيانات NSL-KDD. ولتقليل الميزات غير ذات الصلة، استخدمت ثلاث طرق لاختيار الميزات: تحليل التباين (ANOVA)، والمعلومات المتبادلة (MI)، ومربع كاي (Ch-2).
وأظهرت النتائج أن نظام HDL-IDS يقدم أداءً ممتازًا من حيث الدقة، حيث حقق 99.99% بدون اختيار الميزات، و100% مع اختيار الميزات باستخدام تحليل التباين والمعلومات المتبادلة على مجموعة بيانات UNSW-NB15. وعلى مجموعة بيانات NSL-KDD، حقق النظام دقة 99.99% بدون اختيار الميزات و99.89% مع اختيار الميزات باستخدام ANOVA. بناءً على مقاييس الأداء والنتائج التجريبية، توصي الرسالة باستخدام نظام HDL-IDS كأفضل أداء مقارنة بخوارزميات التعلم الآلي المقترحة، مع تحسين زمن المعالجة عند استخدام تقنيات اختيار الميزات
وبعد المناقشة العلمية من قبل السادة اعضاء لجنة المناقشة والاستماع لدفاع الباحثة وتقييم الرسالة منحـــت الباحثة على درجة الماجستير في الهندسة الكهربائية.
