Machine learning model

فكرة المشروع

الهدف: تصنيف الهجمات اللي ممكن تحصل على الشركات (زي DoS, Brute Force, Phishing …إلخ) باستخدام خوارزميات تعلم الآلة.

الفايدة: تساعد فرق الأمن السيبراني في الكشف المبكر عن الهجمات وتقليل الخسائر.

خطوات المشروع (Pipeline)

تجهيز البيانات (Data Preparation):

جمع البيانات (مثلاً UNSW-NB15 أو أي dataset خاصة بالهجمات).

تنظيف البيانات: إزالة الفراغات، القيم الغلط، والدوبلكيت.

معالجة القيم المفقودة (imputation أو استبعاد).

تقسيم الأعمدة لـ عددية (numeric) و تصنيفية (categorical).

تحويل البيانات (Preprocessing):

StandardScaler للأعمدة العددية.

OneHotEncoder أو Target Encoding للأعمدة النصية.

التعامل مع عدم توازن الكلاسات باستخدام SMOTE أو class weights.

اختيار النماذج (Models):

Logistic Regression (baseline).

Random Forest.

SVM.

XGBoost / LightGBM (الأكثر قوة عادة).

تدريب وتقييم (Training & Evaluation):

تقسيم Train/Test (مثلاً 80/20).

استخدام cross-validation.

تقييم بمقاييس مهمة:

Accuracy (لكن مش كافية لو فيه عدم توازن).

Precision, Recall, F1-score.

Confusion Matrix.

ROC-AUC و PR-AUC.

تحليل النتائج (Results Analysis):

مقارنة أداء الموديلات.

أفضل موديل غالبًا بيكون XGBoost أو Random Forest.

عرض أهم الميزات (Feature Importance).

التفسير (Explainability):

استخدام SHAP أو LIME لفهم ليه الموديل اختار الهجوم ده.

ده مهم جدًا في مجال الأمن عشان يبقى فيه ثقة في الموديل.

النشر (Deployment):

حفظ الموديل بـ joblib أو pickle.

بناء واجهة (API) باستخدام Flask أو FastAPI.

أو استخدام Gradio / Streamlit لواجهة سهلة للتجربة.