كلية علوم الحاسوب والرياضيات

ترؤس عميد الكلية لمناقشة أطروحة دكتوراه في كلية علوم الحاسوب والرياضيات – قسم علوم الحاسوب

استمرارا لحركة البحث العلمي وبمتابعة وحضور السيدة عميد كلية علوم الحاسوب والرياضيات

الأستاذ الدكتور ضحى بشير عبد الله المحترمة

نوقشت في قاعة الفضاء الالكتروني بكلية علوم الحاسوب والرياضيات في جامعة الموصل يوم الثلاثاء 2 – 5 – 2023

اطروحة الدكتوراه

للطالب ابراهيم محمد الحليمة

وبإشراف الاستاذ الدكتور منار يونس كشمولة

تناولت الاطروحة التي تقدم بها الطالب المشاكل الأمنية التي تستهدف أنظمة التعليم الاتحادي Federated learning ,حيث تواجه أنظمة التعلم الاتحادي تحديات كبيرة في مجالي الأمان والوثوقية عن طريق تأثرها بهجمات التسمم. حيث تستهدفت هجمات التسمم النماذج والبيانات الخاصة بأنظمة التعلم الاتحادي. إذ تؤدي أنظمة التعلم الاتحادي دورًا أساسيًا في الأنظمة الذكية التي تعمل في الفضاء السيبراني ، و تعد من أبرز التطبيقات التي تقدم خدمات ذكية لجيل الشبكات السادس مما يجعلها هدف للمهاجمين.

إن هجمات التسمم الأكثر شيوعًا هي إما هجمات من داخل النظام أو هجمات من خارج النظام. تعمل الهجمات الخارجية باسلوب هجمات انتحال الهوية مثل هجوم Sybil. في المقابل ، تعمل الهجمات الداخلية على تسميم البيانات من قبل الأجهزة الموثوقة و بواسطة هجمات .GAN

تطرقت الدراسة الى توفير بيئة آمنة تمنع الهجمات الداخلية والخارجية يعد الهدف الرئيس لهذه الدراسة. لهذا السبب اقترح في هذه الأطروحة إطارًا جديدًا لانظمة التعلم الاتحادي يوفر مستوى أمان عالٍ ضد هجمات التسمم Sybil و GAN.و قدم الباحث إطار العمل وهو FEDerated_CCF (FED_CCF) ، يمثل بيئة هجينة لتمثيل نظام التعلم الاتحادي الآمن ويتمتع بوثوقية الأجهزة المشاركة فيه عن طريق ربط نظام التعلم الاتحادي مع إطار الاتحاد السري Microsoft CCF الخاص بشركة مايكروسوفت؛ من خلال إنشاء أربع مناطق احتواء. لكل منطقة مهمة محددة تعتمد على طبقات أمنية متعددة.

يمكن تحقيق تقييم FED_CCF المقترح بناءً على مجموعة بيانات MNIST من خلال مناقشة النتائج التجريبية في جزأين. يصف الجزء الأول دقة التشخيص للأجهزة المستخدمة سواء كانت حميدة أو ضارة. ويمثل الجزء الثاني دقة التصنيف لمجموعة البيانات المستخدمة. تم تنفيذ هاتين التجربتين لتقييم أداء نظام FED_CCF المقترح ضد الهجمات الداخلية والخارجية.

أظهرت النتائج بأن لنظام FED_CCF المقترح دقة تشخيص بنسبة 91.92٪ ودقة تصنيف بنسبة 96.26٪ ضد الهجمات الخارجية التي تمثلها هجمات .Sybil أيضًا ، اظهرت دقة تشخيص لنظام FED_CCF المقترح بنسبة 90.73٪ ودقة تصنيف 95.83٪ ضد الهجمات الداخلية التي تمثلها هجمات .GANلمزيد من التحقيقات ، تم استخدام اختبار T لإظهار أن FED CCF هو الأفضل من حيث متوسط التصنيف ودقة التشخيص في كل من هجمات Sybil و .GAN من جميع النتائج التي تم الحصول عليها ، من الواضح أن أداء FED_CCF متفوق مقارنة بالطرق الأخرى من الأدبيات ويوفر بيئة آمنة لنظام التعلم الاتحادي.

تهدف الدراسة الى . اكتشاف ومنع هجمات تسميم النماذج الذكائية التي تستهدف نظام التعليم الاتحادي.

كما وحصل الباحث على عضوية فريق شركة مايكروسوفت الذي يتراسه ايدي اشتن من جامعة كامبرج وجاك استوك من جامعة كالفورنيا ومارتن لامرس من جامعة العلوم التطبيقية في هولندا .

هذا التعاون مع شركة مايكروسوفت يؤكد على اهمية جامعة الموصل ووجودها في المحافل الدولية وخطوة ايجابية للكلية وانفتاحها على العالم في موضوع الامن السبراني هذا الموضوع المهم عالميا ومحليا.

لجنة المناقشة :

أ.د. ضحى بشير عبد الله /رئيساً / جامعة الموصل / كلية علوم الحاسوب والرياضيات

أ.د.ابراهيم أحمد صالح /عضواً / جامعة الموصل / كلية علوم الحاسوب والرياضيات

أ.د.مفاز محسن خليل/ عضواً / جامعة الموصل / كلية علوم الحاسوب والرياضيات

أ.م.د. مشاري عائد عسكر /عضواً / جامعة تكريت / كلية علوم الحاسوب والرياضيات

أ.م.د. سفيان سالم محمود/ عضواً / جامعة الموصل / كلية علوم الحاسوب والرياضيات

أ.د. منار يونس كشمولة / عضواً ومشرفاً / جامعة الموصل / كلية علوم الحاسوب والرياضيات