نوقشت في قسم علوم الحاسوب بكلية العلوم جامعة بغداد، مناقشة الدلبوم العالي الموسومة “الكشف المبكر عن برامج الفدية باستخدام التعلم العميق بالاعتماد على تحليل API Calls” للطالب نمير نائل طه واشراف الأستاذة المساعدة الدكتورة ندا عبد الزهرة عبد الله .
وهدف البحث إلى دراسة تطوير نظام متقدم لاكتشاف برمجيات الفدية (Ransomware) عن طريق معالجة القيود الرئيسة في الأساليب الحالية، عبرتصميم تقانة فعالة لاستخلاص السمات بهدف تعزيز استخراج الأنماط ذات المعنى من تسلسلات نداءات واجهة برمجة التطبيقات (API)، مما يحسّن قدرة النموذج على التمييز بين البرمجيات الخبيثة والبرمجيات السليمة، وتطوير انموذج تصنيف قائم على الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) وتحسينه لتحقيق دقة عالية في الاكتشاف وقابلية التكيف، مع الافادة من قدرات التعلم العميق في التعامل مع السلوكيات المعقدة لبرمجيات الفدية.
واوصت الدراسة بضرورة توسيع تنوع البيانات عن طريق تضمين عينات أحدث وأكثر تنوعًا من برمجيات الفدية، ويفضل أن تكون من منصات Sandbox متعددة، لضمان تغطية أوسع ومتانة أمام التهديدات المتجددة والمتطورة، والعمل على دمج ميزات سلوكية إضافية مثل تفاعلات ملفاتDLL، وتعديلات مفاتيح السجل (Registry)، وأنشطة نظام الملفات، والسلوك الشبكي، لتعزيز مدخلات النموذج واكتشاف السمات الدقيقة لسلوك برمجيات الفدية.
