ناقش قسم البرمجيات في كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات – جامعة واسط، يوم الأحد الموافق 7 / 9 / 2025، رسالة ماجستير للطالبة فاطمة رحيم ناصر، بعنوان:

“Enhancing Intrusion Detection in IoT Networks using Advanced AI Techniques”.

وتناولت الرسالة تطوير نظام ذكي قادر على الكشف المبكر عن الاختراقات في شبكات إنترنت الأشياء، بالاعتماد على تقنيات التعلم الآلي مثل الخوارزمية الجينية لاختيار الميزات، ونماذج متعددة أبرزها الشجرة الإضافية و الغابات العشوائية و الشبكات العصبية الاصطناعية و تعزيز التدرج المتطرف.

وقد هدفت الرسالة إلى تحسين دقة التنبؤ والكشف عن الهجمات من خلال معالجة مشكلة اختلال توازن البيانات باستخدام تقنية أخذ العينات الزائدة الاصطناعية للأقلية (SMOTE)، وتدريب النماذج على مجموعة بيانات Ton-IoT.

وتوصلت النتائج إلى أن نموذج الشجرة الإضافية حقق أعلى دقة في التصنيف الثنائي بنسبة 99.7%، بينما تفوق نموذج الغابات العشوائية في التصنيف المتعدد بدقة بلغت 97.06%، مع تحقيق توازن عالٍ في معايير التقييم مثل التذكير والدقة ودرجة F1، مما يثبت فعالية النظام المقترح في بيئات إنترنت الأشياء الواقعية.

وأوصت الرسالة بضرورة اعتماد النماذج الهجينة والذكية لتطوير أنظمة كشف اختراق أكثر كفاءة وموثوقية، تسهم في تعزيز أمن شبكات إنترنت الأشياء وحمايتها من الهجمات الإلكترونية المتزايدة.