تطوير خوارزمية الانتقاء السلبي المناعية لكشف التطفل في مجموعة بيانات NSL-KDD

مع تطور تقانات الاتصالات من الاجهزة النقالة والاتصالات الالكترونية, وتوجه العالم الى الحكومات الالكترونية, والتجارة الالكترونية, والصيرفة الالكترونية. لذا اصبح من الضروري مراقبة هذه النشاطات ومنعها من التعرض للتطفل او اساءة الاستعمال وتوفير الحماية لها, لذا فمن المهم تصميم انظمة قوية وكفوءة تقوم بهذا الغرض. استعمل في هذا البحث عدة اصناف من خوارزمية الانتقاء السلبي المناعية (ذات القيم الحقيقية, خوارزمية الانتقاء السلبي مع كاشفات ذات نصف قطر ثابت, وخوارزمية الانتقاء السلبي مع كاشفات متغيرة الحجم) لكشف التطفل الشبكي من نوع اساءة الاستعمال، حيث تقوم الخوارزمية بتوليد مجموعة من الكاشفات لتمييز عينات الذات. اثبتت التجارب العملية تحقيق نسبة كشف عالية في النظام المصمم باستعمال بيانات NSL-KDD ذات 12 حقلاً من دون التاثر بتغيير نصف قطر الكاشف او تغيير عدد الكاشفات اذ تم الحصول على نسبة كشف ما بين (0.984, 0.998, 0.999 ) و نسبة انذار كاذب ما بين ((0.003, 0.002, 0.001. على عكس نتائج التجارب العملية التي اُجريت على بيانات NSL-KDD ذات 41 حقل اتصال, التي تاثرت فيها نسبة الكشف بتغيير نصف قطر وعدد الكاشف اذ تم الحصول على نسبة كشف ما بين (0.44, 0.824, 0.992 ) ونسبة انذار كاذب ما بين (0.5, 0.175, 0.003).