Key points are not available for this paper at this time.
نظرًا للاستخدام المتزايد لإنترنت الأشياء والأجهزة الموزعة ذات الخصائص المتنوعة، أصبح تطوير أنظمة كشف التسلل الفعالة والموثوقة أكثر أهمية. يمكن أن يؤثر الحجم الضخم من البيانات مع الأبعاد المختلفة وميزات الأمان، من ناحية أخرى، على دقة الكشف ويزيد من تعقيد حسابات هذه الأنظمة. لحسن الحظ، جذبت الذكاء الاصطناعي (AI) مؤخرًا الكثير من الاهتمام، وأصبح الآن مكونًا رئيسيًا لهذه الأنظمة. يقدم هذا العمل نموذجًا معززًا لكشف التسلل الذكي (E2IDS) للكشف عن الهجمات السيبرانية المعروفة المتطورة. تصميم النموذج يعتمد على خوارزمية شجرة القرار (DT)، مع نهج لتوازن البيانات نظرًا لأن مجموعة البيانات المستخدمة غير متوازنة بشدة ونحو آخر لاختيار الميزات. علاوة على ذلك، تم اختيار الدقة والاسترجاع ودرجة F كمقاييس لتقييم الأداء. تظهر النتائج التجريبية أن E2IDS الخاص بنا لا يتجاوز العمل المرجعي فحسب، بل أيضًا يقلل من تعقيد عملية الحساب.
درس بويك وآخرون (Thu،) هذا السؤال.