تفاصيل الوثيقة نوع الوثيقة : رسالة جامعية  عنوان الوثيقة : كشف الهجوم الأمني الناشئ باستخدام شبكة الكبسولة العصبية EMERGING SECURITY ATTACK DETECTION USING CAPSULE NEURAL NETWORK   الموضوع : كلية الحاسبات وتقنية المعلومات  لغة الوثيقة : العربية  المستخلص : في مجال الأمن السيبراني، أصبح تحليل بيانات الشبكة الاجتماعية مجالًا بحثيًا أساسيًا نظرًا لخصائصه المتمثلة في توفير تحديثات في الوقت الفعلي حول الأحداث الواقعية. أظهرت الدراسات أن تويتر يمكن أن يحتوي على معلومات حول التهديدات الأمنية قبل بعض المواقع المتخصصة. وبالتالي، يمكن أن يساعد تصنيف التغريدات على أنها متعلقة بالأمان أو غير متعلقة بالأمان في التحذيرات المبكرة لمثل هذه الهجمات. تم استخدام العديد من التقنيات لتصنيف النص باستخدام خوارزميات تعلُم الآلة والشبكات العصبية وخوارزميات التعلم العميق التي تمت تجربتها والتحقق من أداءها على نطاق واسع للكشف عن الهجمات السيبرانية باستخدام بيانات تويتر. تعد الشبكة العصبية التلافيفية والشبكة العصبية المتكررة من أحدث التقنيات وأحدثها. ومع ذلك، تعاني الشبكة العصبية التلافيفية والشبكة العصبية المتكررة من قيود تتعلق ببنيتها مما أدى إلى اقتراح شبكة الكبسولة. في هذه الدراسة، قمنا بالتحقيق في استخدام شبكة الكبسولة، خوارزمية التعلم العميق الجديدة، لأول مرة في مجال الكشف عن الهجمات الأمنية باستخدام تويتر. نحن نهدف إلى زيادة دقة تصنيف التغريدات باستخدام شبكة الكبسولة بدلاً من الشبكة العصبية التلافيفية والشبكة العصبية المتكررة. لتحقيق الهدف البحثي، قمنا بتكييف التمثيل الأساسي لشبكة الكبسولة ليكون متوافقًا مع مجموعة بيانات التغريدات. تم استخدام تقنية بحث عشوائي لضبط متغيرات النموذج. تم إجراء سلسلة من التجارب والمقارنات لتقييم كفاءة المساهمة البحثية. حقق النموذج المقترح في هذه الدراسة دقة 92.21٪ متفوقا على نماذج الشبكة العصبية التلافيفية التي تم بناؤها لغرض المقارنة، وأحدث نماذج الدراسات السابقة التي تستخدم الشبكة العصبية التلافيفية والشبكة العصبية المتكررة.  المشرف : د. ميسون أبو الخير  نوع الرسالة : رسالة ماجستير  سنة النشر : 1442 هـ 2020 م  المشرف المشارك : د. انتصار الكيال  تاريخ الاضافة على الموقع : Sunday, August 23, 2020  الباحثون اسم الباحث (عربي) اسم الباحث (انجليزي) نوع الباحث المرتبة العلمية البريد الالكتروني سحر جبير الطلحي Altalhi, Sahar Jubair باحث ماجستير   الملفات اسم الملف النوع الوصف  46675.pdf pdf   الرجوع إلى صفحة الأبحاث