​

الملخص

يعتبر أمان ألشبكات اللاسلكية ذات العقد المتحركة MANETS مجال مهم لللباحثين الاكاديمين وكذلك المتخصصين الغير اكاديمين. كما ان تصميم نظام كشف التسلل (IDS) يعد من أصعب المشاكل في "الشبكات اللاسلكية ذات العقد المتحركة " (MANETs). يكمن السبب الرئيسي فى هذه الصعوبات الى الطبيعة المتغيرة وغير مستقرة لشبكاتMANETs. ومن ثم فإن نظام كشف التسلل (IDS) سوف يحتاج الى التطور بحيث يعتمد النظام برمته على مفاهيم عدم اليقين و الضبابية. وتعتبر هذه المفاهيم هي القضايا الرئيسية التى يهتم بمعالجتها نظام Fuzzy System، وايضاً في نظام النيتروسوفيكNeutrosophic . في تقنية النيتروسوفيكNeutrosophic ، يتحدد كل هجوم (تسلل) بدرجة من المصداقية MEMEBERSHIP  والخطأ NONMEMEBERSHIP وكذلك عدم التوقع indeterminacy  الا ان العقبة الرئيسية هي البيانات المتاحة والتى فى معظمها قيم عادية ليست مناسبة لحسابات النيتروسوفيك Neutrosophic.

تقترح  الرسالة نظام للاستدلال على الهجوم (التسلل) الى MANETs بإطار هجين من SOFM والخوارزميات الجينية (GA). يستخدم الهجين قدرات التعلم الذاتى فى ال SOFM   لتعريف المتغيرات الشرطية للنيتروسوفيك فى الشبكات اللاسلكية ذات العقد المتحركة  MANETs   ثم تقوم الخوارزميات الجينية بايجاد مجموعة القواعد الشرطية المسئولة عن تحديد نوع المعاملات على الشبكة من حيث ما اذا كانت هجوم ام عادية وذلك كما هو موضح فى المراحل التالية. 

ويمكن تقسيم العمل على مرحلتين:

1. مرحلة إعداد المتغيرات : 

تعتبر المرحلة الاولية فى تصميم نظام كشف التسلل تحت مظلة تقنية النيتروسوفيك Neutrosophic. حيث يتم تحويل البيانات العادية لقيم النيتروسوفيك وحساب كلاً المصداقيةMEMEBERSHIP  والخطأ NONMEMEBERSHIP و عدم التوقع  indeterminacyلكل متغير (variable) فى الشبكة. خلال تنفيذ هذه المرحلة يستفيد النظام من خرائط الميزات ذاتية التنظيم (SOFM) لتقسيم مساحة المتغيرات إلي الفئات المناسبة و ذلك فى ضوء مساعدة من الخبراء فى مجال الشبكات. لقد استخدمت هذه الطريقة لتعريف دالة  fuzzy MEMEBERSHIP ،  ومن ثم يمكن أن تستخدم في تعريف دالتى المصداقية ودرجة الخطأ. بعد ذلك نستخدم تعريفات المجموعات داخل  النيوتروسوفيك neutrosophic فى حساب دوال عدم التوقع للمتغيرات. وبذلك يتم الاستفادة من قدرات واستخدامات (SOFMs) فى تجميع المدخلات باستخدام تقنيات اعتماد ذاتي و توليد دوال النيتروسوفيك لمجموعات فرعية لمتغيرات الشبكة ومن ثم دراسة و اكتشاف الهجمات (التسللات) الموجودة بقاعدة البيانات KDD-99.

 2. مرحلة تصميم نظام كشف التسلل (Neutrosophic IDS) :

 فى هذه المرحلة يتم تغذية متغيرات النيتروسوفيك للشبكة جنبا إلى جنب مع مجموعة البيانات إلى الخوارزمية الجينية (GA) للعثور على القواعد الشرطيةneutrosophic rule set   الاكثر ملاءمة من عينة من الهجمات الأولية الفرعية وفقا لدالة الثقة fitness function. هنا يتم اعتبار دالة الثقة هى مقدار الترابط neutrosophic correlation coefficient   بين مقدمات ونتائج القواعد الشرطية . يهدف هذا الأسلوب للكشف عن الهجمات غير المعروفه في الشبكات اللاسلكية ذات العقد المتحركة (MANETs). لقد تمت محاكاة النتائج التجريبية على قاعدة بيانات شبكة الهجمات (KDD-99) والمتوفرة في المستودع آلة التعلم UCI لمزيد من المعالجة في اكتشاف المعرفة. لقد اثبتت التجارب ان IDS     Neutrosophic له القدرة على تحديد الهجمات بشكل ادق وبمعدل  انذار خاطىء اقل من الانظمة الاخرى الموجودة فى مجال اكتشاف التسلل.