تصنيفُ التسلّلات إلى الشّبكات المحليّة باستخدام الغابات العشوائية و Apache Spark

الملخص

مع الاعتماد المُتزايد على النُظم المعلوماتيّة و الشبكات الحاسوبيّة جذبَ موضوعُ حماية البيانات و النُظم اهتماماً واسعاً ، وخاصّة مع تطوّر قُدرات المهاجمين وزيادة حالات الاختراق. لكن من المعروف أنّ بناء نظام قادر على تجاوز جميع الهجمات غير مُمكن في وقتنا الحالي ومن هنا تأتي أهميّة نُظُم كشف التسللّات بأنواعها. يستندُ قسمٌ من نظم كشف التسلّل إلى تعلّم الآلة الخاضع للإشراف بحيثُ يُدرَّب النظام على بيانات مصنفّة في فئات وبناءً على مرحلة التعلّم هذه يصنف سجلات الاتصالات القادمة لتمييز التسللات إلى الشبكة.
نحقّق في هذا البحث عدّة نماذج تصنيف لاكتشاف التسللاّت إلى الشبكات المحليّة باستخدام خوارزمية الغابات العشوائية والمُضمنّة في مكتبة تعلّم الآلة من أباتشي سبارك ، كما نقيّم هذه النماذج بناءً على مجموعة معايير لتقييم الأداء.