نظام كشف تطفل لإنترنت الأشياء (IoT Security) باستخدام التعلم الفيدرالي

قمت بتطوير نظام أمني متقدم لحماية شبكات إنترنت الأشياء (IoT) من الهجمات السيبرانية دون الحاجة لنقل بيانات المستخدمين الحساسة، وذلك باستخدام تقنية التعلم الفيدرالي (Federated Learning).

الإنجازات التقنية في المشروع:

استخدام مجموعة بيانات ضخمة وحديثة (CICIoT2023) لتدريب النموذج.

تطبيق خوارزميات تجميع متقدمة مثل (FedAvg و FedProx) باستخدام مكتبة Flower و PyTorch.

بناء نموذج تعلم عميق (Deep Learning) قادر على تصنيف الهجمات بدقة عالية.

الحفاظ على خصوصية البيانات (Data Privacy) عبر تدريب النماذج محلياً على الأجهزة.

التقنيات المستخدمة: Python, PyTorch, Flower Framework, Pandas, NumPy.