إطار عمل عالي الأداء للتعلم الهجين لتعقيد الإنتروبيا من أجل الكشف القوي عن الهجمات الإلكترونية الخفية
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
تتطور الهجمات الإلكترونية نحو سلوكيات سرية تتجاوز أنظمة الكشف التقليدية القائمة على التوقيعات وأساليب الكشف عن الشذوذ أحادية المقياس. تقترح هذه الورقة البحثية إطار عمل هجينًا للتعلم القائم على الإنتروبيا والتعقيد (HECL) للكشف الفعال عن الهجمات الإلكترونية بالاعتماد على نماذج معلومات الشبكات. يحلل النهج المقترح بشكل تعاوني مخطط شانون القائم على الإنتروبيا، والتعقيد الإحصائي، وقابلية التكيف للتعلم لتوصيف أنشطة المرور الطبيعية وغير الطبيعية. وبخلاف إنتروبيا الكشف التقليدية القائمة على الأنظمة، تستخدم الطريقة المقترحة الترابط الزمني بين كل من الإنتروبيا والتعقيد، مما يسمح بمطابقة الهجمات منخفضة المعدل والهجمات التي تُخفي الهجمات. تُظهر عمليات المحاكاة الشاملة أن النموذج المقترح يحقق دقة كشف فائقة، وتقاربًا سريعًا، وانخفاضًا في الإنذارات الكاذبة القائمة على المعدل عند مقارنته بالإنتروبيا المستقلة والتعلم الآلي القائم على الأساليب. تؤكد النتائج الرئيسية أن دمج نظام قائم على نظرية المعلومات مع المؤشرات القائمة على التعلم يوفر تقنية أمنية فعالة وخفيفة الوزن، مناسبة لأنظمة أمن المعلومات الحديثة.
تفاصيل المقالة
القسم

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
كيفية الاقتباس
المراجع
Mallick, M. A. I.; Nath, R. "Navigating the Cyber Security Landscape: A Comprehensive Review of Cyber- Attacks, Emerging Trends, and Recent Developments". World Scientific News, 190 (1): 1–69, 2024.
Wani, S.; Imthiyas, M.; Almohamedh, H.; Alhamed, K. M.; Almotairi, S.; Gulzar, Y. "Distributed Denial of Service (DDoS) Mitigation Using Blockchain—A Comprehensive Insight". Symmetry, 13 (2): 227, 2021.
Salim, M. M.; Rathore, S.; Park, J. H. "Distributed Denial of Service Attacks and Its Defenses in IoT: A Survey". The Journal of Supercomputing, 76 (7): 5320–5363, 2020.
Stępień, K.; Poniszewska-Marańda, A. "Security Measures with Enhanced Behavior Processing and Footprint Algorithm Against Sybil and Bogus Attacks in Vehicular Ad Hoc Network". Sensors, 21 (10): 3538, 2021.
Skowron, M.; Janicki, A.; Mazurczyk, W. "Traffic Fingerprinting Attacks on Internet of Things Using Machine Learning". IEEE Access, 8: 20386–20400, 2020.
Ali, Z. L.; Barhoumi, W.; Hermassi, H. "Secure Image Transmission in IoT Using Neural Network-Predictive S-Boxes and Chaotic Key Derivation with ASCON Lightweight Cryptography". Lecture Notes in Computer Science, 15656: 15–29, 2026.
Otoum, Y.; Nayak, A. "AS-IDS: Anomaly and Signature Based IDS for the Internet of Things". Journal of Network and Systems Management, 29 (3): 23, 2021.
Einy, S.; Oz, C.; Navaei, Y. D. "The Anomaly- and Signature-Based IDS for Network Security Using Hybrid Inference Systems". Mathematical Problems in Engineering, 2021 (1): 6639714, 2021.
Kaur, S.; Singh, M. "Hybrid Intrusion Detection and Signature Generation Using Deep Recurrent Neural Networks". Neural Computing and Applications, 32 (12): 7859–7877, 2020.
Bashurov, V.; Safonov, P. "Anomaly Detection in Network Traffic Using Entropy-Based Methods: Application to Various Types of Cyberattacks". Issues in Information Systems, 24 (4), 2023.
Chu, A.; Jiang, X.; Liu, S.; Bhagoji, A.; Bronzino, F.; Schmitt, P.; Feamster, N. "NetSSM: Multi-Flow and State-Aware Network Trace Generation Using State-Space Models". arXiv, 2503.22663, 2025.
Mattos, S. H. V. L.; Vicente, L. E.; Vicente, A. K.; Júnior, C. B.; Piqueira, J. R. C. "Metrics Based on Information Entropy Applied to Evaluate Complexity of Landscape Patterns". PLOS ONE, 17 (1): e0262680, 2022.
Amalric, M.; Cantlon, J. F. "Entropy, Complexity, and Maturity in Children's Neural Responses to Naturalistic Video Lessons". Cortex, 163: 14–25, 2023.
Lin, L.; Zhong, Q.; Qiu, J.; Liang, Z. "E-GRACL: An IoT Intrusion Detection System Based on Graph Neural Networks". The Journal of Supercomputing, 81 (1): 42, 2025.
Bardos, A.; Doupidis, P.; Kotsiopoulos, T.; Vafeiadis, T.; Nizamis, A.; Geerdens, H.; Sarigiannidis, P. "Anomaly Detection in Industrial Processes: Supervised vs. Unsupervised Learning and the Role of Explainability". Open Research Europe, 5: 8, 2025.
Lee, G. Y.; Dam, T.; Ferdaus, M. M.; Poenar, D. P.; Duong, V. N. "Unlocking the Capabilities of Explainable Few-Shot Learning in Remote Sensing". Artificial Intelligence Review, 57 (7): 169, 2024.
Abbas, M. K.; Hussein, A. S.; Hashim, A. A. "Modeling a ZigBee-Based Wireless Sensor Network for Temperature Monitoring in Smart Hotels". International Journal of Advanced Technology and Engineering Exploration, 12 (129): 1279–1290, 2025.
Babatunde, L. A.; Etim, E. D.; Essien, I. A.; Cadet, E.; Ajayi, J. O.; Erigha, E. D.; Obuse, E. "Adversarial Machine Learning in Cybersecurity: Vulnerabilities and Defense Strategies". Journal of Frontiers in Multidisciplinary Research, 1 (2): 31–45, 2020.
Ali, A.; Anam, S.; Ahmed, M. M. "Shannon Entropy in Artificial Intelligence and Its Applications Based on Information Theory". Journal of Applied and Emerging Sciences, 13 (1): 9–17, 2023.
Huang, P.; Ding, H.; Chen, H. "An Entropy-Based Model for Quantifying Multi-Dimensional Traffic Scenario Complexity". IET Intelligent Transport Systems, 18 (7): 1289–1305, 2024.
Alqarafi, A. "SPEAR-Net: A Neuro-Inspired Causal Perception and Episodic Memory Framework for Fine-Grained and Context-Aware Soccer Action Recognition". Journal of King Saud University Computer and Information Sciences, 37 (9): 282, 2025.
Rashid, A. R.; Ali, Z. L.; Ali Alshmeel, G. H. "Developing an Artificial Intelligence Based System to Detect Fraud and Corruption in Government". Proceedings of the International Congress on Human-Computer Interaction, Optimization and Robotic Applications, 1–8, 2022.
Almalaq, A.; Albadran, S.; Alghadhban, A.; Jin, T.; Mohamed, M. A. "An Effective Hybrid-Energy Framework for Grid Vulnerability Alleviation under Cyber-Stealthy Intrusions". Mathematics, 10 (14): 2510, 2022.
Almalawi, A.; Hassan, S.; Fahad, A.; Iqbal, A.; Khan, A. I. "Hybrid Cybersecurity for Asymmetric Threats: Intrusion Detection and SCADA System Protection Innovations". Symmetry, 17 (4): 616, 2025.
Sivasakthi, D. A.; Sathiyaraj, A.; Devendiran, R. "HybridRobustNet: Enhancing Detection of Hybrid Attacks in IoT Networks through Advanced Learning Approach". Cluster Computing, 27 (4): 5005–5019, 2024.
Albakri, A.; Alabdullah, B.; Alhayan, F. "Blockchain-Assisted Machine Learning with Hybrid Metaheuristics-Empowered Cyber Attack Detection and Classification Model". Sustainability, 15 (18): 13887, 2023.
Pallakonda, A.; Ravishanmugam, K.; Raj, R. D. A.; Sivagnanam, S.; Yanamala, R. M. R.; Prakasha, K. K. "A Unified Cybersecurity Framework for Smart Grids Against Data Integrity Attacks Using Ensemble Learning and Hybrid Encryption". IEEE Access, 2025.
Alqaraleh, S. "An Efficient Ensemble Network Anomaly Detection System for Cyber-Attacks". Engineering, Technology & Applied Science Research, 15 (4): 25549–25554, 2025.
Saeed, H.; Naseer, M.; Rasool, A.; Alsirhani, A.; Alserhani, F.; Alwakid, G. N.; Zhao, Y. "A Novel Adaptive Hybrid Intrusion Detection System with Lightweight Optimization for Enhanced Security in Internet of Medical Things". Scientific Reports, 2025.
Arbane, R.; Alashour, A.; Salem, O.; Mehaoua, A. "Ransomware Attacks on IoMT: Detection via Behavioral and Entropy-Based Features".
Ali, Z. L.; Barhoumi, W.; Hermassi, H. "Light-Crypt: A Lightweight Image Encryption Algorithm Using Chaotic Maps and AI-Generated Substitution Boxes". Lecture Notes in Networks and Systems, 1578: 321–338, 2026.
Abughali, A.; Alansari, M.; Al-Sumaiti, A. S. "Deep Learning Strategies for Detecting and Mitigating Cyber-Attacks Targeting Water-Energy Nexus". IEEE Access, 12: 129690–129704, 2024.
Khaled, O. M.; Salama, A. A.; Herajy, M.; El-Kirany, M. M.; Khalid, H. E.; Essa, A. K.; Sabbagh, R. "A Novel Approach for Cyber-Attack Detection in IoT Networks with Neutrosophic Neural Networks". Neutrosophic Sets and Systems, 86 (1): 48, 2025.
Ali, Z. L.; Hayale, W. S. A.; Al Barazanchi, I. I.; Sekhar, R.; Shah, P.; Parihar, S. "Efficient Cybersecurity Assessment Using SVM and Fuzzy Evidential Reasoning for Resilient Infrastructure". Ingénierie des Systèmes d’Information, 29 (2): 515–521, 2024.