مقارنة أداء نماذج التعلم الآلي في أنظمة كشف التسلل لإنترنت الأشياء

المؤلفون

  • Rafid Hamid Islamic University of Lebanon

DOI:

https://doi.org/10.54153/sjpas.2026.v8i2.1500

الكلمات المفتاحية:

Network Intrusion Detection System (NIDS)، Strategic Data Augmentation، XGBoost، Random Forest, UNSW-NB15، Zero Trust Security، Class Imbalance, IoT Security

الملخص

 قدمت هذه الدراسة إطار عمل استراتيجيًا لزيادة البيانات مع التحكم في
تسريب البيانات، وذلك لكشف التسلل في إنترنت الأشياء باستخدام مجموعة
بيانات .UNSW-NB15والمساهمة الأساسية في هذا العمل ليست تقديم
مصنفات جديدة، بل تقييم استراتيجية زيادة البيانات المخصصة للتدريب فقط،
و ُص ِّممت لزيادة تع ُّرض النموذج لأنماط مرتبطة بالهجمات مع الحفاظ على
مجموعة اختبار ثابتة غير ُمعدَّلة. حقق نموذج شجرة القرار المقيدة دقة بلغت
%89.09ونسبة إنذار خاطئ ،%36.12مما يدل على أن المهمة لا تزال تمثل
تحديًا لنموذج بسيط. بالمقابل، حقق كل من نموذج الغابة العشوائية ونموذج
XGBoostأدا ًء ممتا ًزا ضمن الإعداد التجريبي المتبع، حيث بلغت الدقة
،%100.00ودقة إيجابية ،1.00واستدعاء ،1.00ونسبة إنذار خاطئ
.%0.00كما تقارب نموذج XGBoostبشكل أسرع من نموذج الغابة
العشوائية، مما يجعله مرش ًحا واعدًا لسيناريوهات الكشف عن الاختراقات التي
تتطلب كفاءة عالية. مع ذلك ينبغي تفسير النتائج بحذر والتحقق منها بشكل أكبر
باستخدام مجموعات بيانات إضافية وتدفق بيانات حقيقي لإنترنت الأشياء في
الوقت الفعلي قبل التعميم على نطاق واسع 

المراجع

1. Vitorino, J., Andrade, R., Praca, I., Sousa, O., & Maia, E. (2021). ‘A comparative analysis of

machine learning techniques for IoT intrusion detection’, Foundations and Practice of

Security, pp. 191–207. DOI: 10.1007/978-3-031-08147-7_13.

2. Samantaray, M., Barik, R. C., & Biswal, A. K. (2024). ‘A comparative assessment of machine

learning algorithms in the IoT-based network intrusion detection systems’, Decision

Analytics Journal, 11, 100478. DOI: 10.1016/j.dajour.2024.100478.

3. More, S., Idrissi, M., Mahmoud, H., & Asyhari, A. T. (2024). ‘Enhanced intrusion detection

systems performance with UNSW-NB15 data analysis’, Algorithms, 17(2), 64. DOI:

10.3390/a17020064.

4. Talukder, M. A., Islam, M. M., Uddin, M. A., Hasan, K. F., Sharmin, S., Alyami, S. A., & Moni, M.

A. (2024). ‘Machine learning-based network intrusion detection for big and imbalanced

data using oversampling, stacking feature embedding and feature extraction’, Journal of Big

Data, 11(1), 33. DOI: 10.1186/s40537-024-00886-w.

5. Yulianton, H., Sutanto, F. A., & Santi, R. C. N. (2025). ‘Optimized network intrusion detection

using XGBoost with hyperparameter tuning: An empirical study on UNSW-NB15 dataset’,

Journal of Software Engineering and Simulation, 11(8), 1–7. DOI: 10.35629/3795-

11080107

6. Binbusayyis, A., Alaskar, H., Vaiyapuri, T., & Dinesh, M. J. (2022). ‘An investigation and

comparison of machine learning approaches for intrusion detection in IoMT network’, The

Journal of Supercomputing, 78, 17403–17422. DOI: 10.1007/s11227-022-04568-3.

7. Laqtib, S., El Yassini, K., & Hasnaoui, M. L. (2020). ‘A technical review and comparative

analysis of machine learning techniques for intrusion detection systems in MANET’,

International Journal of Electrical and Computer Engineering, 10(3), 2701–2709. DOI:

10.11591/ijece.v10i3.pp2701-2709.

8. Udurume, M., Shakhov, V., & Koo, I. (2024). ‘Comparative analysis of deep convolutional

neural network-bidirectional long short-term memory and machine learning methods in

intrusion detection systems’, Applied Sciences, 14(16), 6967. DOI: 10.3390/app14166967.

9. Note, J., & Ali, M. (2022). ‘Comparative analysis of intrusion detection system using machine

learning and deep learning algorithms’, Annals of Emerging Technologies in Computing,

6(3), 19–36.

10. Mahadevappa, P., Muzammal, S. M., & Murugesan, R. K. (2021). ‘A comparative analysis of

machine learning algorithms for intrusion detection in edge-enabled IoT networks’, arXiv

preprint arXiv:2111.01383.

11. Inuwa, M. M., & Das, R. (2024). ‘A comparative analysis of various machine learning

methods for anomaly detection in cyber attacks on IoT networks’, Internet of Things, 26,

101162. DOI: 10.1016/j.iot.2024.101162

12. Benamor, Z., Seghir, Z. A., Djezzar, M., & Hemam, M. (2023). ‘A comparative study of

machine learning algorithms for intrusion detection in IoT networks’, Revue d Intelligence

Artificielle, 37(3), 567–576.

13. Saran, N., & Kesswani, N. (2023). ‘A comparative study of supervised machine learning

classifiers for intrusion detection in Internet of Things’, Procedia Computer Science, 218,

2049–2057.

14. Magan-Carrion, R., Urda, D., Diaz-Cano, I., & Dorronsoro, B. (2020). ‘Towards a reliable

comparison and evaluation of network intrusion detection systems based on machine

learning approaches’, Applied Sciences, 10(5), 1775. DOI: 10.3390/app10051775.357

15. Azam, Z., Islam, M. M., & Huda, M. N. (2023). ‘Comparative analysis of intrusion detection

systems and machine learning-based model analysis through decision tree’, IEEE Access,

11, 80348–80391.

16. Airlangga, G. (2024). ‘Comparative analysis of machine learning models for intrusion

detection in Internet of Things networks using the RT-IoT2022 dataset’, MALCOM:

Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 4(2), 656–662.

منشور

2026-06-30

كيفية الاقتباس

مقارنة أداء نماذج التعلم الآلي في أنظمة كشف التسلل لإنترنت الأشياء. (2026). مجلة سامراء للعلوم الصرفة والتطبيقية, 8(2), 335-348. https://doi.org/10.54153/sjpas.2026.v8i2.1500

المؤلفات المشابهة

1-10 من 142

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.