امن معلومات

يركز هذا البحث على إنشاء نموذج قوي لاكتشاف النصوص التي تم إنتاجها بواسطة نماذج اللغة الكبيرة المشهورة في مجال معالجة اللغة الطبيعية، استنادًا إلى افتراض أن تكنولوجيا التعلم الآلي يمكنها اكتشاف تكنولوجيا التعلم الآلي. تستكشف الدراسة الأولى ميدان الأمان السيبراني وتسلط الضوء على المخاطر المحتملة المرتبطة باستخدام النصوص التي ينتجها الذكاء الاصطناعي بطرق ضارة.

قام الباحث بإنشاء أنواع مختلفة من هجمة منع الخدمة و تطبيق خوارزميات معدلة على البيانات بعد حساب المميزات الإحصائية بالاعتماد على الفرق الزمني بين الحمولات المارة عبر القناة المشفرة، واختبار أنواع متعددة من الخوارزميات التقليدية وأخرى عميقة التعلم من اجل فحص كفاءتها بتمييز أربعة انواع من الهجمات، ومن اجل تحسين دقة الكشف تم حساب Inter arrival time وهي فرق التوقيت الزمني بين كل حمولتين متتاليتين، ثم تم جمع كل ثمانية حمولات في قناة واحده وتم حساب المميزات الاحصائية لكل قناة Min , max, standard deviation, mean, median, entropy  وبناء على المميزات الاحصائية تم عمل labelled لكل قناة وجمع

أصبح استخدام الانترنت أمر يومي يمارسه الشخص بكل سهولة من خلال عدة وسائل متاحة مثل اجهزة الحاسوب المكتبية والمحمولة, الهواتف النقالة, والعديد من الاجهزة المنزلية. ادى هذا الانتشار الواسع الى ازدياد كبير بالهجمات الالكترونية المختلفة ولعل أشهرها واكثرها خطورة هي فايروسات الفدية. تكمن خطورة هذه الفايروسات بالأهداف التي تسعى لمهاجمتها حيث أنها لا تقتصر على الاشخاص العاديين، بل اصبحت تهاجم المستشفيات، المؤسسات الخاصة والحكومية، الشركات، المؤسسات التعليمية، والعديد من الأهداف وبالتالي أصبح هجوم فايروس الفدية أحد أخطر الهجمات السيبرانية خلال السنوات القليلة الماضية.