اعلام جامعة بابل | تدريسي من كلية تكنولوجيا المعلومات يحقق إنجازاً بحثياً متميزاً في مجالات أمن الشبكات وML

تدريسي من كلية تكنولوجيا المعلومات يحقق إنجازاً بحثياً متميزاً في مجالات أمن الشبكات وML

نشر بواسطة : ضحى فاضل عباس

تاريخ الخبر : 08/4/2026 34:44:06 PM

عدد المشاهدات : 64

تدريسي من قسم الأمن السيبراني في كلية تكنولوجيا المعلومات بجامعة بابل يحقق إنجازاً بحثياً متميزاً في مجالات أمن الشبكات وتعلم الآلة

ضحى فاضل عباس
في إطار دعم البحث العلمي وتعزيز التوجهات الحديثة في توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجالات الأمن السيبراني، حقق الأستاذ المساعد الدكتور محمد إبراهيم كريم، التدريسي في قسم الأمن السيبراني بكلية تكنولوجيا المعلومات – جامعة بابل، نشاطاً بحثياً متميزاً من خلال نشر عدد من البحوث العلمية في مجلات عالمية محكّمة ومفهرسة ضمن مستوعبات Scopus، فضلاً عن مشاركته في مؤتمر علمي دولي، في مجالات أمن الشبكات وتطبيقات تعلم الآلة.
وجاء من أبرز هذه البحوث دراسة بعنوان:“AttnDEC-PPR: An Attention-driven Deep Embedded Clustering Model with Personalized PageRank Propagation for Robust Anomaly Detection in 5G Networks” والمنشورة في مجلة International Journal of Intelligent Engineering and Systems (Q2)، حيث قدم البحث نموذجاً ذكياً هجيناً لاكتشاف الهجمات الشاذة في شبكات الجيل الخامس بالاعتماد على تقنيات التعلم العميق والتجميع غير الخاضع للإشراف، محققاً دقة عالية بلغت 99.48%، مع قدرة متميزة على التعميم عبر مجموعات بيانات متعددة، مما يعزز من كفاءة حماية بيئات شبكات 5G.
كما نشر بحثاً آخر بعنوان:“Machine Learning-based Classification Models for Efficient DDoS Detection” في مجلة International Journal of Computing and Digital Systems (Q3)، تناول فيه مقارنة مجموعة من نماذج تعلم الآلة المستخدمة في كشف هجمات حجب الخدمة الموزعة (DDoS)، حيث أظهرت النتائج تقارباً في الأداء بين النماذج، مع تميز نموذج Random Forest بسرعة التدريب، في حين حقق نموذج Gradient Boosting دقة أعلى، الأمر الذي يسهم في اختيار النماذج الأكثر ملاءمة لتعزيز أنظمة الدفاع السيبراني.
وفي إطار مشاركاته العلمية الدولية، قدم الدكتور محمد إبراهيم كريم بحثاً بعنوان:“Machine Learning-based Detection of Web Attacks Using Logistic Model Trees” ضمن وقائع مؤتمر CSASE 2025 International Conference on Computer Science and Software Engineering المفهرس ضمن IEEE – Scopus، حيث استعرض البحث فاعلية تقنيات تعلم الآلة في كشف هجمات الويب باستخدام نماذج متقدمة، محققاً دقة بلغت 99.54%، مع تحديد أبرز الخصائص المؤثرة في عمليات الكشف، بما يدعم تطوير أنظمة أمنية أكثر كفاءة لتطبيقات الويب.
وتجسد هذه الإنجازات العلمية المستوى المتقدم للنشاط البحثي في قسم الأمن السيبراني، وتؤكد سعي كلية تكنولوجيا المعلومات في جامعة بابل إلى دعم البحث العلمي الرصين، وتطوير حلول ذكية تسهم في مواجهة التحديات السيبرانية وتعزيز أمن الشبكات والتطبيقات الحديثة، بما يواكب التطورات العالمية في هذا المجال الحيوي.

رابط البحث الأول : https://inass.org/wp-content/uploads/2025/08/2025113012.pdf

رابط البحث الثاني : https://journal.uob.edu.bh/items/30cc71f5-e2df-4cd7-b21a-209ac8f01a6b

رابط البحث الثالث : https://ieeexplore.ieee.org/3document/11053993/