اختيار بحث مميز لدكتور من التطبيقية وكتابة مقال عنه على موقع الابتكارات المميزة للمنظمة العالمية IEEE

- عنوان البحث:

"Multi-Stage Optimized Machine Learning Framework for Network Intrusion Detection”- حيث قامت المنظمة بنشر مقال بعنوان:

"How Machine Learning Can Improve Cybersecurity”وقد سلط المقال الضوء على الابتكار المقدم في بحث الدكتور نجادات وتم نشر المقال على موقع الابتكارات المميزة للمنظمة حيث قدم البحث مقترح جديد لإطار يهدف لكشف اختراق الشبكات، الإطار متعدد المراحل المقترح قلل عدد الـfeatures المستخدمة في بناء الإطار وأيضا قلل من عدد الـtraining samples التي يحتاجها للكشف عن الاختراق محافظاً على دقة اكتشاف عالية. بالإضافة إلى ذلك، ساعد الإطار في حل إحدى المشكلات الشائعة في بيانات الأمن السيبراني وهي عدم توازن البيانات وذلك من خلال تطبيق خوارزمية SMOTE وذلك لتوفير المزيد من نماذج الاختراق وقدرة الإطار على اكتشافها بدقة أعلى.

يعد الإطار متعدد المراحل الجديد المقترح في البحث إطاراً شاملاً لتحسين طرق تعلم الآلة في اكتشاف الاختراقات في الشبكات في عدة مراحل وذلك من لحظة اختيار الـ set feature في البيانات المتوفرة وحتى مرحلة تدريب الإطار وكشف الاختراقات. الإطار متعدد المراحل أيضا خفض عمليات الحوسبة المطلوبة (Reduce Computational Complexity) مع تحسين دقة كشف الاختراقات في بيانات الشبكات.

- يمكن قراءة المقال على الرابط التالي:

https://innovate.ieee.org/.../how-machine-learning-can.../- ويمكن قراءة البحث كاملا على الرابط:

للتفاصيل :