دور الذكاء الاصطناعي في التصدي للهجمات السيبرانية المتقدمة: دراسة مقارنة بين الخوارزميات

المؤلفون

  • صابرين علي حسين جامعة بابل / كلية التربية الأساسية Author
  • اسيل حمود حمزة جامعة بابل / كلية الحقوق Author
  • سهاد عبد الزهرة الشكري جامعة الفرات الاوسط التقنية، المعهد التقني النجف Author

DOI:

https://doi.org/10.25130/jfa.conf.10.5.1

الكلمات المفتاحية:

الذكاء الاصطناعي، الهجمات السيبرانية، أنظمة كشف الاختراق، التعلم الآلي والتعلم العميق، الشبكات العصبية الاصطناعية

الملخص

يشهد العالم الرقمي تصاعدًا غير مسبوق في مدى وتطور الهجمات السيبرانية، مما يستلزم حلولًا أمنية أكثر ذكاءً وتلاؤمًا مع البيئة التقنية المتغيرة باستمرار. يرمي هذا البحث إلى استكشاف الدور المؤثر لتقنيات الذكاء الاصطناعي، وخاصة خوارزميات التعلم الآلي، في التصدي للهجمات السيبرانية المتقدمة، مثل هجمات التصيد الاحتيالي الذكي، البرمجيات الخبيثة المتطورة، وهجمات يوم الصفر. يشهد العالم الرقمي تصاعدًا غير مسبوق في مدى وتطور الهجمات السيبرانية، مما يستلزم حلولًا أمنية أكثر ذكاءً وتلاؤمًا مع البيئة التقنية المتغيرة باستمرار. يرمي هذا البحث إلى استكشاف الدور المؤثر لتقنيات الذكاء الاصطناعي، وخاصة خوارزميات التعلم الآلي، في التصدي للهجمات السيبرانية المتقدمة، مثل هجمات يوم الصفر ,هجمات التصيد الاحتيالي الذكي، البرمجيات الخبيثة المتطورة،.

يعتمد البحث أسلوب مقارنة بين طائفة من الخوارزميات الذكية المستعملة في أنظمة كشف التسلل (IDS)، على غرار: شجرة القرار، الشبكات العصبونية الاصطناعية (ANN)، دعم المتجهات (SVM)، وخوارزميات التعلم العميق. يجري تقدير أداء تلك الخوارزميات حسب معايير الدقة، معدل الاكتشاف، نسبة التنبيهات الكاذبة، وكفاءة المعالجة الوقتية. يعتمد البحث أسلوب مقارنة بين طائفة من الخوارزميات الذكية المستعملة في أنظمة كشف التسلل (IDS)، على غرار: شجرة القرار، الشبكات العصبونية الاصطناعية (ANN)، دعم المتجهات (SVM)، وخوارزميات التعلم العميق. يجري تقدير أداء تلك الخوارزميات حسب معايير الدقة، معدل الاكتشاف، نسبة التنبيهات الخاطئة، وكفاءة المعالجة الزمنية.

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

المراجع

[1] "Machine learning (ML) in cybersecurity”. Sep 2023. [Online]. Available: https://www.sailpoint.com/identity-library/how-ai-and-machine-learning-are-improving-cybersecurity

[2] Patrick K. Gikunda, R. Kimanzi, P. Kimanga and D. Cherori. "Deep Learning Algorithms Used in Intrusion Detection Systems - A Review". Feb 2024. [Online]. Available: https://arxiv.org/html/2402.17020v1

[3] N. Veselinović, M. Milašinović, M. Jovanović, A. Aleksić and N. Biga. "Countering Cybersecurity Threats with AI". Mar 2022. [Online]. Available: https://ceur-ws.org/Vol-3529/short_8.pdf

[4] Y. Xin, L. Kong, Z. Liu, Y. Chen, Y. Li and H. Zhu. "Machine Learning and Deep Learning Methods for Cybersecurity". (accessed Apr 06, 2025). [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/document/8359287

[5] "What Are the Risks and Benefits of Artificial Intelligence (AI) in Cybersecurity?". Apr 2025. [Online]. Available: https://www.paloaltonetworks.com/cyberpedia/ai-risks-and-benefits-in-cybersecurity

[6] U. Ahmed, M. Nazir, A. Sarwar, T. Ali, El-Hadi M. Aggoune, T. Shahzad and M. A. Khan. "Signature-based intrusion detection using machine learning and deep learning approaches empowered with fuzzy clustering". Jan 2025. [Online]. Available: https://www.nature.com/articles/s41598-025-85866-7

[7] M. Hammad, N. Hewahi and W. Elmedany. "T-SNERF: A novel high accuracy machine learning approach for Intrusion Detection Systems". Mar 2021. [Online]. Available: https://ietresearch.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1049/ise2.12020

[8] Sowmya T. and Mary Anita E.A.. "A comprehensive review of AI based intrusion detection system". Jan 2023. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2665917423001630

[9] R. Chinnasamy, M. Subramanian, S. V. Easwaramoorthy and J. Cho. "Deep learning-driven methods for network-based intrusion detection systems: A systematic review". Jan 2025. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405959525000050

[10] J. Khan, R. Elfakharany, H. Saleem, M. Pathan, E. Shahzad, S. Dhou and F. Aloul. "Can Machine Learning Enhance Intrusion Detection to Safeguard Smart City Networks from Multi-Step Cyberattacks?". Jan 2025. [Online]. Available: https://www.mdpi.com/2624-6511/8/1/13

[11] Z. Azam, Md. Motaharul Islam and M. N. Huda. "Comparative Analysis of Intrusion Detection Systems and Machine Learning-Based Model Analysis Through Decision Tree". (accessed Apr 06, 2025). [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/document/10185955/

[12] G. Apruzzese, L. Ferretti, M. Marchetti, M. Colajanni and A. Guido. "On the Effectiveness of Machine and Deep Learning for Cyber Security". May 2018. [Online]. Available: https://www.ccdcoe.org/uploads/2018/10/Art-19-On-the-Effectiveness-of-Machine-and-Deep-Learning-for-Cyber-Security.pdf

[13] S. A. R. Shah and B. Issac. "Performance comparison of intrusion detection systems and application of machine learning to Snort system". Jan 2018. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167739X17323178

[14] S. A. R. Shah and B. Issac. "Performance Comparison of Intrusion Detection Systems and Application of Machine Learning to Snort System". Oct 2017. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/1710.04843

[15] IMI. "Artificial Intelligence Cyber Intrusions". Jul 2023. [Online]. Available: https://identitymanagementinstitute.org/artificial-intelligence-cyber-intrusions/

[16] A. Khraisat, I. Gondal, P. Vamplew and J. Kamruzzaman. "Survey of intrusion detection systems: techniques, datasets and challenges". Jul 2019. [Online]. Available: https://cybersecurity.springeropen.com/articles/10.1186/s42400-019-0038-7

[17] M. Macas, C. Wu and W. Fuertes. "A survey on deep learning for cybersecurity: Progress, challenges, and opportunities". Jul 2022. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1389128622001864

[18] C. Goodman. "AI in Cybersecurity: Transforming Threat Detection and Prevention". Jan 2025. [Online]. Available: https://www.balbix.com/insights/artificial-intelligence-in-cybersecurity/

[19] N. Thapa, Z. Liu, Dukka B. KC, B. Gokaraju and K. Roy. "Comparison of Machine Learning and Deep Learning Models for Network Intrusion Detection Systems". Sep 2020. [Online]. Available: https://www.mdpi.com/1999-5903/12/10/167

[20] "What is Deep Learning? | Deep Instinct". Jun 2022. [Online]. Available: https://www.deepinstinct.com/glossary/deep-learning

[21] Traci Gusher ,”EY Americas AI and Data”, Jan 2024 . Available: https://www.ey.com/en_us/insights/cybersecurity/ai-and-ml-are-cybersecurity-problems-and-solutions

التنزيلات

منشور

2026-03-07

كيفية الاقتباس

دور الذكاء الاصطناعي في التصدي للهجمات السيبرانية المتقدمة: دراسة مقارنة بين الخوارزميات. (2026). Journal of Al-farahidi’s Arts, 10(5), 1-24. https://doi.org/10.25130/jfa.conf.10.5.1