Key points are not available for this paper at this time.
إن إدارة الكائنات المادية في طرف الشبكة أصبح ممكنًا بفضل إنترنت الأشياء (IoT)، مما يُحدث ثورة في حياة الإنسان. يمكن حدوث هجمات مفتوحة والوصول غير المصرح به باستخدام هذه الأجهزة، التي تتبادل البيانات لتمكين الوصول عن بُعد. غالبًا ما يتم اكتشاف هذه الهجمات باستخدام منهجيات كشف التسلل، على الرغم من أن فعالية ودقة هذه الأنظمة تظل دون المستوى المطلوب. تقترح هذه الورقة تصنيف تصويت جديد يتكون من مجموعة من نماذج التعلم الآلي المدربة والمحسّنة باستخدام تحسين جوهري. المحسن الجوهري المستخدم هو نسخة جديدة من خوارزمية تحسين الحيتان (WOA)، الموجهة بواسطة المحسن ذي الحلقات الغاطسة (DTO) لتحسين عملية الاستكشاف لمحسن WOA التقليدي. يقوم مصنف التصويت المقترح بتصنيف التسللات الشبكية بشكل قوي وفعال. لتقييم النهج المقترح، يتم استخدام مجموعة بيانات تم إنشاؤها من أجهزة إنترنت الأشياء لتسجيل كفاءة الخوارزمية المقترحة في تصنيف الهجمات الثنائية. يتم موازنة سجلات مجموعة البيانات باستخدام تجزئة حساسة محليًا (LSH) وتقنية الزيادة الاصطناعية للأقليات (SMOTE). يتم تقييم النتائج المحققة من حيث التحليل الإحصائي والرسوم البيانية البصرية لإثبات فعالية واستقرار وأهمية النهج المقترح. أكدت النتائج المحققة تفوق الخوارزمية المقترحة في مهمة اكتشاف التسلل الشبكي.
درس خفاجه وآخرون (مون،) هذا السؤال.