تطوير نظام لكشف وتصنيف الهجمات في الشبكات الحاسوبية بالاعتماد على خوارزمية الخلايا الجذعية المناعية والخوارزمية الجينية

الملخص

تزامناً مع التسارع الكبير في استخدام الانترنت والاعتماد على تقنياته في كافة مجالات الحياة وخاصة مع التطورات التكنولوجية المتلاحقة، أصبحت الشبكات الرقمية بكافة عناصرها عرضه للهجمات السيبرانية المعقدة، فكلما زادت حركة البيانات وتطورت أساليب تبادلها، ارتفعت معها فرص التعرض للاختراق الذي يؤثر على سلامة المعلومات واستمرارية الخدمات، هذا بدوره يتطلب وجود أنظمة ذكية ومتقدمة قادرة على كشف التهديدات والتعامل معها بكفاءة تُضاهي التطور الحاصل في أساليب الهجوم وتنوعها وتضمن استقرار الأنظمة والشبكات وحماية حركة البيانات فيما بينها.

يهدف هذا البحث إلى دراسة دور خوارزمية الخلايا الجذعية المناعية في تطوير أنظمة لكشف وتصنيف الهجمات في الشبكات الحاسوبية، لما تتميز به من القدرة على معالجة البيانات الكبيرة وتحليل الأنماط المتنوعة والمعقدة بفعالية ودقة تجعلها أداة واعدة في مجال الأمن السيبراني والتعامل مع التحديات المتطورة.

قدمنا في هذا البحث نظاماً ذكياً لتحسين كشف وتصنيف التهديدات السيبرانية في الشبكات الحاسوبية بالاعتماد على خوارزمية الخلايا الجذعية والخوارزمية الجينية وتقييم أداءه في بيئات شبكية متنوعة باستخدام قاعدة البيانات UNSW-NB15 المعيارية وبرنامج VSCode مع لغة بايثون بما تضمّه من مكتبات خاصة بالتعلم الآلي وتحليل البيانات.

أظهرت النتائج النهائية لهذه الدراسة أداء مميز للنظام المقترح في تصنيف الهجمات وتحديد النشاط الضار في الشبكة مع إمكانية التعامل مع النشاطات المشبوهة غير المؤكدة وتنصيفها بآلية ذكية تحقق دقة تصنيف عالية وصلت إلى 97% مع معدل إنذارات كاذبة منخفض جداً وصل إلى 4% بالإضافة إلى قابلية التنفيذ في الوقت الفعلي مما يمنح النموذج كفاءة عالية ويبرز الدور الفعال للخوارزميات الحيوية في الأمن السيبراني.