اطروحة دكتوراه في جامعة الكوفة تناقش نظام أمنية السحابة في كشف البرامج الضارة بالإعتماد على تقنيات تنقيب البيانات

ناقشت كلية علوم الحاسوب والرياضيات في جامعة الكوفة اطروحة الدكتوراه الموسومة “نظام أمنية السحابة في كشف البرامج الضارة بالإعتماد على تقنيات تنقيب البيانات” للطالب غيث موسى حمزة ، وتهدف الاطروحة إلى تطوير نظام سحابي أمني للكشف عن البرامج الضارة، باستخدام تقنيات التنقيب عن البيانات، مع التركيز بشكل خاص على مواجهة التحديات المرتبطة بأمن السحابة. يتكون النظام المطور من مراحل متعددة. يبدأ بالحصول على مجموعة البيانات المناسبة. تم اختيار مجموعة بيانات Meraz نظرًا لتنوع هجماتها والعدد الكبير من العينات الموجودة بها. بعد ذلك، يتم استكشاف مجموعة البيانات بعناية. وتتم معالجته لإزالة القيم المفقودة والمكررة والمتطرفة. بعد ذلك، يتم تنفيذ تطبيع البيانات وترميزها. تتم مرحلة اختيار الميزة. حيث يتم الاحتفاظ بالميزات المهمة فقط. تم حساب معامل الارتباط بين المعالم والهدف باستخدام معامل بيرسون. بعد ذلك، تقنيات التنقيب عن البيانات المستخدمة للكشف عن البرامج الضارة هي Support Vector Machine، Naive Bayes، Decision Tree، الانحدار اللوجستي، Random Forest، والشبكة العصبية الاصطناعية. وبعد تطبيق نماذج التصنيف يتم الحصول على نتائج مرضية ولكنها ليست مثالية. ومع ذلك، يتم الحصول على مزيد من التحسين عن طريق إضافة ميزة جديدة من مجموعة البيانات الخارجية إلى مجموعة البيانات المستخدمة. بالإضافة إلى ذلك، يتم إجراء تحسين النموذج أيضًا، من خلال تحسين النماذج الأكثر شهرة فقط. أفضل نتيجة تم الحصول عليها باستخدام الطريقة الأخيرة بنسبة 98.881% باستخدام مصنف Random Forest. بعد مرحلة التصنيف، يتم إجراء التحليل التجميعي للتنبؤ بمجموعات هجمات البرامج الضارة. تم بناء التجميع على عينات البرامج الضارة لمجموعة بيانات الاختبار فقط. تنقسم مجموعة البيانات هذه إلى 90% تستخدم لبناء المجموعات الهرمية. و10% تستخدم للتنبؤ بالكتلة. وقد تم قبول الرسالة بنجاح