أطروحة دكتوراه في كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش جزئة الشبكة وإدارة الموارد بكفاءة في SDN لتصنيف حركة المرور باستخدام خوارزمية الشبكة العصبية العميقة المحسّنة

ضحى فاضل عباس
قسم شبكات المعلومات في كلية تكنولوجيا المعلومات يناقش اطروحة دكتوراه بعنوان " جزئة الشبكة وإدارة الموارد بكفاءة في SDN لتصنيف حركة المرور باستخدام خوارزمية الشبكة العصبية العميقة المحسّنة" لطالب الدكتوراه ( رسول عظيم موسى عبد) و بإشراف (ا.د غيداء عبد الحسين بلال ) في قسم شبكات المعلومات. و ذلك في الساعة التاسعة من صباح يوم الخميس المصادف 11/9/2025 و على قاعة مؤتمرات القسم في كلية تكنولوجيا المعلومات .

تناولت الأطروحة ان عملية تخصيص الموارد في الشبكات المعرفة بالبرمجيات (SDN) تواجه تحديات كبيرة، لا سيما في بيئات شبكات الجيل الخامس (5G)، وذلك نتيجة للطبيعة الديناميكية والمتنوعة ومرتفعة الطلب لحركة المرور الشبكية. ويتطلب تحقيق إدارة فعالة للموارد معالجة عدة جوانب، منها تحسين استخدام عرض النطاق الترددي، وتقليل زمن التأخير، وضمان قابلية التوسع لدعم الخدمات والتطبيقات المتنوعة. لمواجهة هذه التحديات، تقترح هذه الدراسة نظامًا متكاملًا للتخصيص الذكي للموارد وتصنيف حركة المرور في تجزئة شبكات الجيل الخامس، يجمع بين منهجين مبتكرين: إدارة حركة المرور المجزأة (SNTM) والوزن المرن لحركة المرور (WNT).
يعتمد منهج SNTM على تحسين توزيع الموارد استنادًا إلى عرض النطاق الترددي عبر شرائح الشبكة الافتراضية التي تعمل على بنية تحتية مادية مشتركة. تم تنفيذ هذا النظام باستخدام وحدة تحكم RYU ومحاكي Mininet، حيث تفوقت آلية التخصيص الديناميكي بشكل ملحوظ على التخصيص الثابت. وقد أظهرت النتائج التجريبية أن التخصيص الديناميكي حقق متوسط نقل بيانات يبلغ 52.6 ميغابايت (مقابل 48.23 ميغابايت)، ومتوسط عرض نطاق ترددي قدره 60.87 ميغابت/ثانية (مقابل 55.93 ميغابت/ثانية)، بالإضافة إلى انخفاض في معدل فقدان الحزم بنسبة 29.34% (من 21.1% إلى 14.913%)، مع الحفاظ على مستويات اهتزاز مقبولة (0.301 مللي ثانية مقابل 0.225 مللي ثانية).
أما المنهج الثاني WNT، فيدمج شبكة عصبية عميقة محسّنة (DNN) لتصنيف حركة المرور بدقة عالية. ومن خلال تقنيات المعالجة المسبقة المتقدمة مثل هندسة السمات وتقليل عدد الفئات، يتم تصنيف التدفقات الشبكية إلى أوزان عالية، متوسطة، ومنخفضة بناءً على استهلاك عرض النطاق. وقد أظهرت التقييمات باستخدام مجموعة بيانات "تدفقات حركة مرور الشبكة الموسومة لـ 75 تطبيقًا" أن النظام حقق دقة تصنيف بلغت 99.89%، وقيمة دالة خسارة 0.0043، ومدة تدريب قدرها ساعة و11 دقيقة عبر تقسيمات بيانات مختلفة (70–30، 80–20، و60–40).
يوفر النظام المتكامل SNTM-WNT حلًا قويًا لتحديات تخصيص الموارد في SDN، من خلال تحسين إدارة حركة المرور، وزيادة كفاءة استخدام عرض النطاق الترددي، وتكييف شرائح الشبكة بذكاء. ويُسهم الإطار المقترح في تطوير أساليب تجزئة الشبكات في بيئة الجيل الخامس، عبر استراتيجيات تحكم قابلة للتوسع وذات قدرة على التكيّف الديناميكي.