ReinforceWall – الدفاع الشبكي بالتعلم المعزز

ReinforceWall هو نظام مبتكر لحماية الشبكات يعتمد على تقنيات التعلم المعزز (Reinforcement Learning) بدلاً من القواعد الثابتة التقليدية. يقوم النظام بتدريب وكيل ذكي باستخدام Deep Q-Network (DQN) ليكتشف الهجمات الإلكترونية ويتخذ القرار المناسب في الوقت الفعلي: الحظر، التنبيه، التسجيل، أو التجاهل. يعتمد الوكيل على تحليل متجهات سلوكية مكونة من 20 خاصية لتمييز الأنماط المشبوهة في حركة المرور الشبكية.

المشروع يعالج مشكلة أنظمة الكشف التقليدية التي تعتمد على التواقيع والقواعد اليدوية، والتي غالبًا ما تفشل أمام الهجمات الجديدة وتنتج معدلات عالية من الإنذارات الكاذبة. ReinforceWall يتعلم من الخبرة عبر آلاف المحاكاة، ويطور سياسة دفاعية متوازنة تقلل من الأخطاء وتزيد من دقة الاستجابة.

المراحل

محاكاة حركة المرور: توليد طلبات شبكية واقعية تشمل 10 أنواع من الهجمات (SQL Injection، XSS، DDoS، Brute Force، وغيرها).

استخراج الحالة: تحويل كل طلب إلى متجه مكون من 20 خاصية سلوكية.

قرار الوكيل: اختيار الإجراء الدفاعي المناسب (حظر، تنبيه، تسجيل، تجاهل).

إشارة المكافأة: منح مكافآت عند اكتشاف الهجمات بشكل صحيح وخصم نقاط عند الأخطاء.

التعلم التدريجي: عبر آلاف الحلقات باستخدام تقنيات مثل Experience Replay وCurriculum Learning.

النتائج

تدريب ناجح على اكتشاف والتعامل مع 10 أنواع مختلفة من الهجمات.

تقليل الإنذارات الكاذبة مع الحفاظ على توافر الخدمة.

لوحة تحكم تفاعلية في الوقت الفعلي لمراقبة التدريب والأداء.

إمكانية الدمج مع iptables لتطبيق الدفاع في بيئة إنتاجية.