الصفحة الرئيسية
عن العمادة
الرؤية والرسالة
الهيكل التنظيمي
الدراسات العليا بجامعة الملك عبد العزيز
الخدمات البحثية والدورات
وحدة الخدمات البحثية
ابحاث مهمة للمجتمع
خدمات العمادة
أسئلة متكررة
الأبحاث
دليل المنسوبين
مواقع مفضلة
دعم الطلاب
خريطة الوصول للعمادة
آلية توزيع الاستبانات
جوائز الدراسات العليا
التقديم على الجوائز
الفائزون بالجوائز للعام الجامعي 1440
منسوبو العمادة
دليل الموظفين
تواصل معنا
عربي
English
عن الجامعة
القبول
الأكاديمية
البحث والإبتكار
الحياة الجامعية
الخدمات الإلكترونية
صفحة البحث
عمادة الدراسات العليا
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 الباحث
المرتبة العلمية
البريد الالكتروني
عبدالمحسن عطاالله الحربي
Alharbi, Abdulmohsen Atallah
باحث
ماجستير
الملفات
اسم الملف
النوع
الوصف
49203.pdf
pdf
الرجوع إلى صفحة الأبحاث