نشر بحث علمي في مجلة سكوبس

في إطار دعم البحث العلمي والابتكار، نشرت التدريسية سجى سالم محمد من كلية التربية البدنية وعلوم الرياضة مع فريق بحثي من كليتي الهندسة والعلوم بحثاً علمياً قيماً ضمن مستوعبات سكوبس بعنوان: “A Deep Learning Framework for Black Hole Attack Detection in SDN-Integrated MANET-IoT Environments”.

تناول البحث معالجة واحدة من أخطر المشكلات الأمنية التي تواجه الشبكات اللاسلكية المتنقلة (MANET) وإنترنت الأشياء (IoT)، وهي هجوم “الثقب الأسود” (Black Hole Attack) الذي يعطل تدفق البيانات.

أبرز ما جاء في البحث:

• ابتكار تقنية هجينة: تم تطوير نموذج تعلم عميق (Deep Learning) يدمج بين الطبقات التلافيفية أحادية الأبعاد (1D-CNN) ووحدات الذاكرة طويلة قصيرة المدى ثنائية الاتجاه (BiLSTM)، مما يسمح بالتقاط الأنماط المكانية والتسلسلية لحركة البيانات بدقة عالية.
• دقة استثنائية: حقق النموذج المقترح دقة كشف وصلت إلى 99.5%، متفوقاً على العديد من الخوارزميات الحالية.
• بيئة تجريبية واقعية: تم بناء قاعدة بيانات البحث من خلال محاكاة ظروف واقعية على منصة (IoT-Lab) باستخدام 16 عقدة برمجية ومعايير تقنية دقيقة مثل زمن الاستجابة (RTT) وفقدان الحزم.

يعد هذا البحث خطوة هامة لتعزيز أمن التطبيقات الحساسة مثل العمليات العسكرية، والإغاثة في حالات الكوارث، والرعاية الصحية الذكية.

يسهم هذا البحث في تحقيق أهداف التنمية المستدامة، لا سيما الهدف التاسع (الصناعة والابتكار والبنية التحتية) من خلال تعزيز الابتكار التكنولوجي وتحسين البنية التحتية للأمن السيبراني، والهدف الحادي عشر (المدن والجاليات المستدامة) من خلال تحسين أمان الشبكات اللاسلكية في المدن الذكية، والهدف السابع عشر (الشراكات لتحقيق الأهداف) من خلال تعزيز التعاون بين الجامعات ومؤسسات البحث العلمي.