الصفحة الرئيسية
عن العمادة
الرؤية والرسالة
الهيكل التنظيمي
الدراسات العليا بجامعة الملك عبد العزيز
الخدمات البحثية والدورات
وحدة الخدمات البحثية
ابحاث مهمة للمجتمع
خدمات العمادة
أسئلة متكررة
الأبحاث
دليل المنسوبين
مواقع مفضلة
دعم الطلاب
خريطة الوصول للعمادة
آلية توزيع الاستبانات
جوائز الدراسات العليا
التقديم على الجوائز
الفائزون بالجوائز للعام الجامعي 1440
منسوبو العمادة
دليل الموظفين
تواصل معنا
عربي
English
عن الجامعة
القبول
الأكاديمية
البحث والإبتكار
الحياة الجامعية
الخدمات الإلكترونية
صفحة البحث
عمادة الدراسات العليا
تفاصيل الوثيقة
نوع الوثيقة
:
رسالة جامعية
عنوان الوثيقة
:
نحو نظام تلقائي لكشف وتصنيف البرمجيات الخبيثة بناء على سلوكها
TOWARDS AN AUTOMATED BEHAVIORAL MALICIOUS CODE DETECTION AND CLASSIFICATION SYSTEM
الموضوع
:
كلية الحاسبات وتقنية المعلومات
لغة الوثيقة
:
العربية
المستخلص
:
البرمجيات الخبيثة أصبحت تشكل تهديد كبيرا على أجهزة الكمبيوتر والشبكات. ومع انتشار استخدام الانترنت والتطبيقات الشبكية أصبح حماية المصادر من كمبيوتر وشبكات ومعلومات تحدي كبير. تقنية اكتشاف البرمجيات الخبيثة بناء على توقيعاتها هي التقنية الأكثر انتشارا. لكن البرمجيات الخبيثة حاليا أصبحت تستخدم تقنيات لتمويه أدوات الاكتشاف، فقد أثبتت الأبحاث الجديدة أن استخدام نموذج ال Hidden Markov Model مفيد للكشف عن البرامج الضارة باستخدام الميزات التي تعكس سلوك البرمجيات الخبيثة. في هذا البحث اقترحنا استخدام نموذج الــ HMM للتعلم بناء على بعض السلاسل ت التي تعكس سلوك البرمجيات الخبيثة، في هذا البحث استخدمنا سلاسل الـــ API call و Opcode لتمثيل سلوك البرمجيات الخبيثة ، وبناء على نتائج التعلم تم تصنيف البرمجيات الخبيثة باستخدام خوارزمية للتصنيف. فقد اقترحنا تحسين عمل الخوارزمية للتصنيف المعروف الــk-means ، فقد تم تحسينه باستخدام خوارزمية الــGenetic . و قارنا نتائج التصنيف قبل وبعد التحسين ، وأيضا قارنا بين السلاسل المستخدمة وأيهما أفضل للكشف عن البرمجيات الخبيثة. وقد أثبتت التجربة أن الخوارزمية بعد التحسين نتائجها أفضل في التصنيف و أن استخدام نموذج الHMM مع خوارزمية التصنيف المقترحة Genetic K-means يمثل تقنية لاكتشاف البرمجيات الخبيثة بناء على سلوكها بنسبة اكتشاف عالية تمثل 99.8 %.
المشرف
:
د. عمر عبدالله باطرفي
نوع الرسالة
:
رسالة ماجستير
سنة النشر
:
1438 هـ
2017 م
تاريخ الاضافة على الموقع
:
Tuesday, May 9, 2017
الباحثون
اسم الباحث (عربي)
اسم الباحث (انجليزي)
نوع الباحث
المرتبة العلمية
البريد الالكتروني
سجى سالم القرشي
Alqurashi, Saja Salem
باحث
ماجستير
الملفات
اسم الملف
النوع
الوصف
40721.pdf
pdf
الرجوع إلى صفحة الأبحاث