نوقشت في قسم علوم الحاسوب بكلية العلوم جامعة بغداد، رسالة الماجستير الموسومة “كشف الهجمات واسعة النطاق لانترنت الاشياء باستخدام تقنيات تعلم الالة” للطالب عامر داود سليم واشراف الاستاذ المساعد الدكتور عامر عبد المجيد عبد الرحمن .
وهدف البحث إلى تطوير طريقة فعالة وأقل تعقيدًا من الناحية الحسابية للكشف عن الهجمات في بيئة إنترنت الأشياء باستخدام تقانات التعلم الالي عبر استخدم مجموعة بيانات التي تتضمن أنواع الهجمات المعروفة جميعها التي من المحتمل أن تؤثر على شبكات إنترنت الأشياء، ومعالجة اختلال التوازن في البيانات باستخدام تقانة أخذ العينات الزائدة من الأقلية التركيبية (SMOTE) فضلا عن تقانة الموازنة المقترحة (دمج العينات) لتحسين جودة البيانات.
واوصت الرسالة بعد ان أظهر النظام دقة عالية في التصنيف الثنائي مقارنة مع خوارزميات التعلم الالي مع الدراسات الاخرى بالاعتماد على نتائج هذه الدراسة، واثبت تطبيق تقسيم البيانات لتحسين أداء الانموذج أثناء مرحلتي التدريب والاختبار، مما يساهم في النهاية في تحقيق دقة أعلى، ويحسن التطبيق من نماذج التكديس ودقة التصنيف، مع إمكانية تقليل معدلات النتائج الإيجابية والسلبية الخاطئة عن طريق الافادة من متعلمي قواعد البيانات المتعددين ودمج تنبؤاتهم، يُعزز التكديس متانة النموذج وقدرته على الاعمام، مما يؤدي إلى نتائج كشف وتصنيف أكثر موثوقية.
