نظام ذكي لكشف اختراقات الشبكات (NIDS) باستخدام الذكاء الاصطناعي - دقة 99.2%

مشروع متطور يهدف إلى تأمين الشبكات البرمجية من خلال الكشف اللحظي عن التهديدات والاختراقات السيبرانية. يعتمد النظام على خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة لتحليل سلوك البيانات وحمايتها من الأنشطة الضارة.

أهم ما يميز المشروع:

دقة فائقة (High Accuracy): تم تدريب النموذج (Random Forest) على أكثر من 25,000 سجل بيانات ليحقق دقة مذهلة تصل إلى 99.2%.

تحليل لحظي (Real-time Analysis): القدرة على فحص الاتصالات الفردية فوراً أو معالجة ملفات بيانات ضخمة (Batch Processing) وتصنيفها كحركة مرور طبيعية أو هجوم.

واجهة مستخدم احترافية: تم تصميم واجهة عصرية باستخدام Streamlit مع دمج تقنيات Glassmorphism وتأثيرات الـ Gradients لتجربة مستخدم سلسة وجذابة.

لوحة تحكم تفاعلية (Interactive Dashboard): عرض البيانات والتحليلات باستخدام رسوم بيانية تفاعلية (Plotly) وخرائط حرارية (Heatmaps) لفهم العلاقة بين المتغيرات.

هندسة الميزات (Feature Engineering): استخدام خوارزمية SelectKBest لاختيار أهم الخصائص المؤثرة، مما يضمن سرعة وكفاءة النظام في بيئات العمل الحقيقية.

التقنيات المستخدمة:

لغة البرمجة: Python.

التعلم الآلي: Scikit-Learn (Random Forest, SelectKBest).

المعالجة والبيانات: Pandas, NumPy, Joblib.

الواجهة: Streamlit, Custom CSS.

تصوير البيانات: Plotly, Seaborn, Matplotlib.