كلية العلوم تناقش رسالة ماجستير بعنوان (الكشف عن هجوم الويب باستخدام التعلم العميق)
ناقش قسم علوم الحاسبات في كلية العلوم رسالةالماجستير للطالب باسم حسين علي الموسومة
)الكشف عن هجوم الويب باستخدام التعلم العميق) وعلى قاعة المناقشة في قسم الفيزياء.
هدفت الرسالة الى دراسة الهجمات التي تصيب قاعدة البيانات وسرقة المعلومات الحساسة ويعد اكتشاف هذه الهجمات في الوقت الفعلي أمرًا بالغ الأهمية لمنع انتهاكات البيانات وحماية أمان بيانات المؤسسة.
تناولت الرسالة نظامًا محسنًا يسمى (نظام هجوم حقن لغة الاستعلام الهيكلية العميقة) والذي يكتشف بدقة ويصنف ما إذا كان طلب الإدخال أمرًا طبيعيًا أو هجوم حقن لغة الاستعلام الهيكلية اذ يتألف النظام من عدة مراحل بما في ذلك المعالجة المسبقة لبيانات حقن لغة الاستعلام الهيكلية المدخلات باستخدام الترميز واستخراج الميزات المهمة باستخدام متجه العد وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية TF-IDF ، وتطبيع البيانات باستخدام مقياس الحد الأدنى ، وإعادة تشكيل البيانات من 1D الى 2D ، وأخيرًا تصنيف هجمات حقن SQL باستخدام خوارزميات التعلم العميق 1D-CNN تساع هذه التقنيات في زيادة فعالية ودقة التعرف على هجمات حقن SQL وتجنبها. علاوة على ذلك، تتضمن هذه الدراسة تحليل ومقارنة أداء النظام المقترح بناءً على مقاييس الدقة التي تم الحصول عليها.
واظهرت النتائج أن طريقة استخراج ميزة TF-IDF أنتجت دقة أفضل من متجه العد وتم تحقيق افضل اداء مع نموذج D-CNN1 حيث بلغ معدل الدقة 98.214 وتم تقييم أداء اقتراح النظام المقترح بناءً على مدى فاعلية تصنيف البيانات في الوقت الفعلي. أظهرت النتائج التي تم الحصول عليها أن النظام المقترح قادرعلى تحديد هجمات حقن SQL بنجاح وبدقة أكبر مع تجنب مشكلة فرط التجهيز.
