مقارنة أداء نماذج التعلم الآلي في أنظمة كشف التسلل لإنترنت الأشياء
DOI:
https://doi.org/10.54153/sjpas.2026.v8i2.1500الكلمات المفتاحية:
Network Intrusion Detection System (NIDS)، Strategic Data Augmentation، XGBoost، Random Forest, UNSW-NB15، Zero Trust Security، Class Imbalance, IoT Securityالملخص
قدمت هذه الدراسة إطار عمل استراتيجيًا لزيادة البيانات مع التحكم في
تسريب البيانات، وذلك لكشف التسلل في إنترنت الأشياء باستخدام مجموعة
بيانات .UNSW-NB15والمساهمة الأساسية في هذا العمل ليست تقديم
مصنفات جديدة، بل تقييم استراتيجية زيادة البيانات المخصصة للتدريب فقط،
و ُص ِّممت لزيادة تع ُّرض النموذج لأنماط مرتبطة بالهجمات مع الحفاظ على
مجموعة اختبار ثابتة غير ُمعدَّلة. حقق نموذج شجرة القرار المقيدة دقة بلغت
%89.09ونسبة إنذار خاطئ ،%36.12مما يدل على أن المهمة لا تزال تمثل
تحديًا لنموذج بسيط. بالمقابل، حقق كل من نموذج الغابة العشوائية ونموذج
XGBoostأدا ًء ممتا ًزا ضمن الإعداد التجريبي المتبع، حيث بلغت الدقة
،%100.00ودقة إيجابية ،1.00واستدعاء ،1.00ونسبة إنذار خاطئ
.%0.00كما تقارب نموذج XGBoostبشكل أسرع من نموذج الغابة
العشوائية، مما يجعله مرش ًحا واعدًا لسيناريوهات الكشف عن الاختراقات التي
تتطلب كفاءة عالية. مع ذلك ينبغي تفسير النتائج بحذر والتحقق منها بشكل أكبر
باستخدام مجموعات بيانات إضافية وتدفق بيانات حقيقي لإنترنت الأشياء في
الوقت الفعلي قبل التعميم على نطاق واسع
المراجع
1. Vitorino, J., Andrade, R., Praca, I., Sousa, O., & Maia, E. (2021). ‘A comparative analysis of
machine learning techniques for IoT intrusion detection’, Foundations and Practice of
Security, pp. 191–207. DOI: 10.1007/978-3-031-08147-7_13.
2. Samantaray, M., Barik, R. C., & Biswal, A. K. (2024). ‘A comparative assessment of machine
learning algorithms in the IoT-based network intrusion detection systems’, Decision
Analytics Journal, 11, 100478. DOI: 10.1016/j.dajour.2024.100478.
3. More, S., Idrissi, M., Mahmoud, H., & Asyhari, A. T. (2024). ‘Enhanced intrusion detection
systems performance with UNSW-NB15 data analysis’, Algorithms, 17(2), 64. DOI:
10.3390/a17020064.
4. Talukder, M. A., Islam, M. M., Uddin, M. A., Hasan, K. F., Sharmin, S., Alyami, S. A., & Moni, M.
A. (2024). ‘Machine learning-based network intrusion detection for big and imbalanced
data using oversampling, stacking feature embedding and feature extraction’, Journal of Big
Data, 11(1), 33. DOI: 10.1186/s40537-024-00886-w.
5. Yulianton, H., Sutanto, F. A., & Santi, R. C. N. (2025). ‘Optimized network intrusion detection
using XGBoost with hyperparameter tuning: An empirical study on UNSW-NB15 dataset’,
Journal of Software Engineering and Simulation, 11(8), 1–7. DOI: 10.35629/3795-
11080107
6. Binbusayyis, A., Alaskar, H., Vaiyapuri, T., & Dinesh, M. J. (2022). ‘An investigation and
comparison of machine learning approaches for intrusion detection in IoMT network’, The
Journal of Supercomputing, 78, 17403–17422. DOI: 10.1007/s11227-022-04568-3.
7. Laqtib, S., El Yassini, K., & Hasnaoui, M. L. (2020). ‘A technical review and comparative
analysis of machine learning techniques for intrusion detection systems in MANET’,
International Journal of Electrical and Computer Engineering, 10(3), 2701–2709. DOI:
10.11591/ijece.v10i3.pp2701-2709.
8. Udurume, M., Shakhov, V., & Koo, I. (2024). ‘Comparative analysis of deep convolutional
neural network-bidirectional long short-term memory and machine learning methods in
intrusion detection systems’, Applied Sciences, 14(16), 6967. DOI: 10.3390/app14166967.
9. Note, J., & Ali, M. (2022). ‘Comparative analysis of intrusion detection system using machine
learning and deep learning algorithms’, Annals of Emerging Technologies in Computing,
6(3), 19–36.
10. Mahadevappa, P., Muzammal, S. M., & Murugesan, R. K. (2021). ‘A comparative analysis of
machine learning algorithms for intrusion detection in edge-enabled IoT networks’, arXiv
preprint arXiv:2111.01383.
11. Inuwa, M. M., & Das, R. (2024). ‘A comparative analysis of various machine learning
methods for anomaly detection in cyber attacks on IoT networks’, Internet of Things, 26,
101162. DOI: 10.1016/j.iot.2024.101162
12. Benamor, Z., Seghir, Z. A., Djezzar, M., & Hemam, M. (2023). ‘A comparative study of
machine learning algorithms for intrusion detection in IoT networks’, Revue d Intelligence
Artificielle, 37(3), 567–576.
13. Saran, N., & Kesswani, N. (2023). ‘A comparative study of supervised machine learning
classifiers for intrusion detection in Internet of Things’, Procedia Computer Science, 218,
2049–2057.
14. Magan-Carrion, R., Urda, D., Diaz-Cano, I., & Dorronsoro, B. (2020). ‘Towards a reliable
comparison and evaluation of network intrusion detection systems based on machine
learning approaches’, Applied Sciences, 10(5), 1775. DOI: 10.3390/app10051775.357
15. Azam, Z., Islam, M. M., & Huda, M. N. (2023). ‘Comparative analysis of intrusion detection
systems and machine learning-based model analysis through decision tree’, IEEE Access,
11, 80348–80391.
16. Airlangga, G. (2024). ‘Comparative analysis of machine learning models for intrusion
detection in Internet of Things networks using the RT-IoT2022 dataset’, MALCOM:
Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 4(2), 656–662.
منشور
إصدار
القسم
الرخصة

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Copyright Notice
Authors retain copyright and grant the SJPAS journal right of first publication, with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in Samarra Journal of Pure and Applied Science.
The Samarra Journal of Pure and Applied Science permits and encourages authors to archive Pre-print and Post-print items submitted to the journal on personal websites or institutional repositories per the author's choice while providing bibliographic details that credit their submission, and publication in this journal. This includes the archiving of a submitted version, an accepted version, or a published version without any Risks.



