كلية العلوم
علوم الحاسوب والأمن السيبراني
دفعة تخرج: 2026
جناح رقم: SCI-08
334 مشاهدة
نظام أمني لرصد الاختراقات السحابية في الوقت الحقيقي باستخدام التعلم العميق والـ Graph Neural Networks
إشراف: د. خالد علي الفيتوري (أستاذ الأمن السيبراني والشبكات)
نبذة تعريفية عن المشروع (Abstract)
منظومة دفاع سيبراني متقدمة تحول حركة البيانات السحابية إلى تمثيل بياني شبكي (Graph) لاكتشاف الهجمات المعقدة والمتسللين الصامتين (Zero-Day Exploits) في أجزاء من الثانية.
أهداف المشروع (Objectives)
• خفض الإنذارات الكاذبة (False Positives) بنسبة 45% مقارنة بأنظمة الـ IDS التقليدية.
• كشف سلاسل الهجمات المعقدة الممتدة عبر عدة خوادم سحابية افتراضية.
• الاستجابة الفورية بعزل الحاويات المخترقة تلقائياً دون إيقاف الخدمة العامة.
• كشف سلاسل الهجمات المعقدة الممتدة عبر عدة خوادم سحابية افتراضية.
• الاستجابة الفورية بعزل الحاويات المخترقة تلقائياً دون إيقاف الخدمة العامة.
وصف المشروع والتفاصيل العامة
يعتمد النظام على خوارزميات التعلم البياني العميق (GNN) لربط الأحداث الأمنية المتفرقة ورسم خريطة التهديد اللحظية. خضع النظام لاختبارات اختراق افتراضية مكثفة حقق خلالها نسبة دقة 98.2% في التمييز بين الحركة الطبيعية للمستخدمين والهجمات الموجهة (APT).
فريق العمل والطلبة المشاركون (2)
الأستاذ المشرف الأكاديمي
د. خالد علي الفيتوري
أستاذ الأمن السيبراني والشبكات
كلية العلوم — علوم الحاسوب والأمن السيبراني
بطاقة بيانات المشروع
رمز QR الخاص بالمشروع
امسح الرمز من هاتفك للتصفح الفوري أو اطبعه بجانب البوستر في جناح المعرض
الراعي الاستراتيجي
رعاة وشركاء المعرض:
المدار الجديد
ليبيانا
LTT
مصرف التجارة والتنمية
شركة الواحة للنفط
دليل الشركات ←