الرئيسية / تحسين الأمن السيبراني باستخدام نظام كشف التسلل المعتمد على تقنيات التعلم العميق في نظم التحكم الصناعية

تحسين الأمن السيبراني باستخدام نظام كشف التسلل المعتمد على تقنيات التعلم العميق في نظم التحكم الصناعية

اسم الباحث:

ملك رجب فيتروني

عنوان البحث:

تحسين الأمن السيبراني باستخدام نظام كشف التسلل المعتمد على تقنيات التعلم العميق في نظم التحكم الصناعية

عنوان البحث باللغة الانكليزية :

The Improving of the Cyber Security Using Intrusion Detection System Based on Deep Learning Techniques in Industrial Control Systems  

اسم المشرف :

د.م.بسيم عمران

العام:2021

القسم:هندسة التحكم الآلي والحواسيب

الملخص:

مع التطور العلمي الهائل في مختلف المجالات العلمية والصناعية، ونتيجة لأهمية حماية نظم التحكم الصناعية من الهجمات عن طريق التسلل لضمان استمرارية عملها بشكل صحيح. ولكون أنظمة التحكم الإشرافي والحصول على البيانات (SCADA) الكلاسيكية التي تمكن من إدارة البنية التحتية الحيوية لبيئات التحكم الصناعية، تعاني من مشاكل أمنية لعدم وجود تقنية حماية تمكنها من التغلب على أنواع مختلفة من عمليات الهجوم أو الاقتحام، بدأت الدراسات العلمية لكشف التسلل بمختلف أنواعه. في هذا البحث تم تصميم نظام كشف تسلل جديد باستخدام الشبكات العصبونية العميقة المعقدة وهو قادر على اكتشاف الهجمات السيبرانية في نظم التحكم الصناعية، تم تدريبه واختباره على مجموعة بيانات معيارية ضخمة تحاكي نظام التحكم الصناعي المستخدم، على برنامج pycharm، وتم الحصول على نتائج جيدة وأفضل نوعا ما، إذ تمت مقارنته مع طرائق كشف التسلل باستخدام الشبكات العصبونية العميقة المشابهة وخوارزميات التعلم الآلي التقليدية.

الكلمات المفتاحية:

نظام التحكم الصناعي، الأمن السيبراني، نظام كشف التسلل، الشبكات العصبونية العميقة المعقدة، التعلم العميق، مجموعات قواعد البيانات المعيارية (KDDCUP99, Gas Pipeline, Water Storage Tank)، إعداد قاعدة البيانات المستخدمة.

التحميل