تطوير نموذج تعلم آلة (Machine Learning) لاكتشاف وتصنيف هجمات الشبكات في بيئات إنترنت الأشياء باستخدام بيانات Bot-IoT.
تم تطبيق تقنيات متقدمة في معالجة البيانات واختيار الخصائص لتحسين أداء النموذج.
حقق نموذج Random Forest دقة عالية في التنبؤ بأنواع الهجمات، مما يجعله مناسبًا لتطبيقات أمن الشبكات.
معالجة القيم المفقودة (Handling Missing Values)
• ترميز المتغيرات الفئوية (Categorical Encoding)
• التحويل اللوغاريتمي للخصائص (Log Transformation)
• تحجيم البيانات (Feature Scaling)
• معالجة الفئات النادرة (Handling Rare Classes)
• اختيار الخصائص بناءً على الأهمية (Feature Selection)