نظام ذكي لاكتشاف الهجمات والشذوذ في الأنظمة الصناعية باستخدام الذكاء الاصطناعي

مشروع متقدم لاكتشاف الهجمات السيبرانية والسلوكيات غير الطبيعية في أنظمة التحكم الصناعية (Industrial Control Systems - ICS)، بالاعتماد على بيانات SWaT وتقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق لتحليل بيانات الحساسات واكتشاف التهديدات المحتملة قبل تأثيرها على العمليات التشغيلية.

يهدف النظام إلى تعزيز أمن وموثوقية الأنظمة الصناعية الذكية من خلال مراقبة البيانات بشكل مستمر واكتشاف الأنماط غير الطبيعية بدقة عالية، مما يساعد على تقليل المخاطر وتحسين استقرار العمليات.

أبرز مميزات المشروع:

• معالجة وتنظيف بيانات الحساسات متعددة المتغيرات (Multivariate Time-Series Data).

• اكتشاف الشذوذ والهجمات باستخدام عدة نماذج متقدمة للمقارنة وتحسين الأداء.

• تطبيق نموذج Isolation Forest للكشف عن السلوك غير الطبيعي.

• تطوير نماذج LSTM Autoencoder و Variational Autoencoder (VAE) لاكتشاف الهجمات المعقدة.

• استخدام نموذج USAD لتحسين دقة اكتشاف الشذوذ.

• إنشاء تسلسلات زمنية (Sequences) لتعلم الأنماط الزمنية للبيانات.

• تحسين عتبات الكشف باستخدام ROC Analysis والأساليب الإحصائية.

• التمييز بين السلوك الطبيعي والهجمات بدقة عالية.

• تحليل وعرض أخطاء إعادة البناء (Reconstruction Errors) بصريًا لفهم أداء النماذج.

• مقارنة شاملة بين النماذج المختلفة واختيار النموذج الأكثر كفاءة.

التقنيات المستخدمة:

* Python

* TensorFlow / Keras

* Scikit-learn

* Pandas

* NumPy

* Matplotlib

* Seaborn

* Machine Learning

* Deep Learning

الهدف من المشروع:

تطوير نظام ذكي للكشف المبكر عن الهجمات السيبرانية والشذوذ في البيئات الصناعية، مما يساهم في حماية البنية التحتية الحرجة وتقليل احتمالية الأعطال والخسائر التشغيلية من خلال المراقبة والتحليل المستمر للبيانات باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.