اني خريجة جامعة بابل / كلية العلوم لسنة 1996 وبمعدل 69.9 وقد عملت معيدة في كلية التربية بنات لاكثر من 20 سنة وقد اكملت الدراسات العليا في الجمهورية الاسلامية الايرانية / جنوب طهران ازاد في تخصص هندسة شبكات الحاسوب لعام 2023 وبمعدل 91.2 وبامتياز والان تم احتساب شهادتي وما زلت امارس عملي في كلية التربية للبنات تتزايد الزيادة في استخدام الإنترنت في شكل برامج من أجل التواصل بين الكائنات الذكية والآلات. مع زيادة القوة والموارد المتاحة للمتسللين ، فإن خوارزميات التعلم الآلي الشائعة غير قادرة على اك…
اني خريجة جامعة بابل / كلية العلوم لسنة 1996 وبمعدل 69.9 وقد عملت معيدة في كلية التربية بنات لاكثر من 20 سنة وقد اكملت الدراسات العليا في الجمهورية الاسلامية الايرانية / جنوب طهران ازاد في تخصص هندسة شبكات الحاسوب لعام 2023 وبمعدل 91.2 وبامتياز والان تم احتساب شهادتي وما زلت امارس عملي في كلية التربية للبنات تتزايد الزيادة في استخدام الإنترنت في شكل برامج من أجل التواصل بين الكائنات الذكية والآلات. مع زيادة القوة والموارد المتاحة للمتسللين ، فإن خوارزميات التعلم الآلي الشائعة غير قادرة على اكتشاف الهجمات الإلكترونية المتطورة. هذا يعني أن أنظمة التعلم الآلي الحالية لا يمكنها اكتشاف التغييرات الصغيرة لأن هذه الأساليب لا تملك القدرة على استخراج ميزات جديدة من هذه الهجمات بدلا من الهجمات. تحديد المتغيرات الجديدة أو المتغيرات. يمكن أن يكون استخدام أساليب التعلم الجماعي مفيدا لمواجهة الهجمات الإلكترونية ، وهذه الخوارزميات قادرة على اكتشاف حتى أصغر التغييرات. لذلك في هذه الدراسة بعد إجراء المعالجة المسبقة المناسبة للبيانات وتقليل أبعادها باستخدام خوارزمية التحليل الخطي استخدمنا طريقة تعلم جماعي تسمى AdaBoost لتصنيف البيانات وتمكنا من تحقيق دقة بنسبة 99٪ والتي تحسنت بنسبة 15 إلى 26٪ مقارنة