كلية علوم الحاسوب والرياضيات

مناقشة رسالة  الماجستيرفي كلية علوم الحاسوب والرياضيات – قسم البرمجيات

بعنوان) التنبؤ بالحالات الشاذة في انظمة  البرمجيات بالاعتماد على التعلم التجميعي)

نوقشت في قاعة المناقشة بكلية علوم الحاسوب والرياضيات في جامعة الموصل يوم الاثنين المصادف   24 – 2 – 2025

اطروحة الماجستبر (التنبؤ بالحالات الشاذة في انظمة البرمجيات بالاعتماد على التعلم التجميعي) للطالبة  رغده ازاد حسن  وبإشراف الأستاذ الدكتور ابراهيم احمد صالح

تناولت الاطروحة التي تقدمت بها الطالبة التنبؤ بالحالات الشاذة في البرمجيات  باستخدام  خوارزميات التعلم التجميعي .

تهدف هذه الدراسة إلى تحسين دقة التنبؤ بالحالات الشاذة في الأنظمة البرمجية باستخدام تقنيات التعلم التجميعي. تُعد البرمجيات عنصرًا أساسيًا في مجالات الحياة المختلفة، حيث تساهم بشكل حيوي في تعزيز الإنتاجية وتسهيل المعالجات اليومية في القطاعات الاقتصادية، الصحية، التعليمية والصناعية. ومع تزايد الاعتماد على البرمجيات، أصبح ضمان جودتها وموثوقيتها هدفًا مهمًا،

الرسالة المقترحة تقدم نموذجًا تنبؤيًا فعالًا لاكتشاف حالات الشذوذ في الأنظمة البرمجية، مما يساهم بشكل كبير في تحسين دقة التنبؤ نظرًا لتعقيد البيانات وتنوعها. كما أن النماذج القائمة على تعلم التجميعي تمتاز بقدرتها على دمج مجموعة من الخوارزميات والمعالجات المختلفة، مما يؤدي إلى تعزيز الأداء بشكل ملحوظ. من خلال التعلم المشترك بين النماذج المختلفة، يمكن تحسين كفاءة عملية التنبؤ. يعتمد النموذج المقترح على جمع وتحليل بيانات تتعلق بأداء أنظمة برمجية متنوعة، حيث تم استخدام ثلاث مجموعات بيانات: بيانات الشذوذ البرمجية (SOFTLAB)، بيانات شذوذ الأداء (Performance)، وبيانات الشذوذ الأمنية (Security). اعتمدت الدراسة على تطبيق خوارزميات تعلم آلي مثل التكديس (Stacking)، التعبئة (Bagging)، التصويت (Voting)، التعزيز التكيفي (AdaBoosting)، وتعزيز التدرج الشديد (XGBoosting) لاكتشاف الشذوذ في البيانات.

أظهرت النتائج أن خوارزميات التعلم التجميعي كانت فعالة في تحسين دقة التنبؤ، حيث حققت خوارزمية AdaBoosting أفضل أداء في مجموعة بيانات الشذوذ البرمجية بنسبة 100%، بينما سجلت خوارزمية Bagging أعلى دقة بنسبة 99% في شذوذ الأداء. كما تفوق النموذج المقترح في مقارنة مع الدراسات السابقة باستخدام مقاييس الأداء المعتمدة.

ترأس لجنة المناقشة  أ.د. صفوان عمر حسون

وعضوية كل من :

ا.م .د.  سماء طليع عزيز               عضوا

أ.م بيداء سليمان بهنام                        عضوا

ا. د. ابراهيم احمد صالح              عضوا ومشرفا