مقالة علمية محكَّمة
التعلم العميق وتقنية البلوك تشين لاكتشاف ومنع إساءة استخدام الامتيازات
Deep Learning and Blockchain for Detection and Prevention Abuse of Privileges
2024 1st International Conference on Emerging Technologies for Dependable Internet of Things (ICETI) · 2024 · pp. 1–10
IEEE
الملخّص
تُعد إساءة استخدام الصلاحيات داخل المؤسسات مصدرًا رئيسًا لتهديدات الداخل وقد تؤدي لاختراقات أمنية. تقترح هذه الورقة نهجًا تكامليًا لاكتشاف ومنع إساءة استخدام الصلاحيات عبر دمج الذكاء الاصطناعي وتقنية البلوك تشين؛ حيث تُستخدم شبكات RNN لتحليل السلوك الخبيث، بينما يضمن البلوك تشين سجلاً لامركزيًا آمنًا لحفظ النتائج ومنع العبث. تم تنفيذ نموذج LSTM كواجهة API للكشف عن الأنشطة الضارة، وتخزين نتائج التصنيف على البلوك تشين لضمان الثقة وسلامة البيانات. على مجموعة بيانات CERT r4.2 حقق النهج المقترح دقة تصنيف 98.75% مع معدلات منخفضة للإيجابيات والسلبيات الكاذبة.
الكلمات المفتاحية
الشبكات العصبية المتكررة (RNN)
الذاكرة طويلة قصيرة المدى (LSTM)
البلوك تشين
إساءة استخدام الصلاحيات
هجمات الداخل (Insider Attacks)