تمت مناقشة رسالة طالبة الماجستير نرجس ميثم جبار عن رسالتها الموسومة:

Analyzing Malware with Machine Learning Techniques for Automatic Cyber Threat Detection

والمقدمة إلى مجلس كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات/جامعة القادسية، بإشراف الأستاذ المساعد الدكتور سلوى شاكر بعيوي.

وتهدف الرسالة إلى تطوير نموذج ذكي للكشف الآلي عن البرمجيات الخبيثة باستخدام تقنيات التعلم الآلي، بالاعتماد على مجموعة بيانات EMBER 2018، مع تطبيق مجموعة من مراحل المعالجة وتحسين البيانات، شملت تنظيف البيانات وتطبيعها، واختيار الخصائص، وضبط عتبة التصنيف، واستخدام عدد من خوارزميات التعلم الآلي وتقنيات التعلم التجميعي والنموذج الهجين Hybrid RF-KNN، بهدف تحسين دقة الكشف وتقليل أخطاء التصنيف.

اعتمدت الدراسة على مجموعة بيانات EMBER 2018، وهي مجموعة بيانات عامة تحتوي على ما يقارب 1.1 مليون عينة مستخرجة من ملفات PE، وتم تصنيف العينات إلى فئتين رئيسيتين هما Benign (0) وMalicious (1). كما تضمنت المنهجية تقليل عدد الخصائص من 552 إلى 35 خاصية باستخدام SelectKBest (ANOVA F-test) وExtra Trees Feature Importance.

وتضمنت الدراسة تدريب وتقييم عدد من نماذج التعلم الآلي، منها Random Forest وExtra Trees وXGBoost، إضافة إلى Voting Ensemble وStacking Ensemble وHybrid RF-KNN، مع اختبار مجموعة من قيم الـThreshold بهدف الوصول إلى أفضل أداء في عملية التصنيف.

وأظهرت النتائج التجريبية أن النماذج المستخدمة حققت أداءً جيدًا في اكتشاف البرمجيات الخبيثة، إذ حقق كل من Random Forest وExtra Trees دقة بلغت 97%، بينما حقق XGBoost دقة بلغت 92%، وحقق Voting Ensemble دقة بلغت 93%. كما حقق كل من Stacking Ensemble وHybrid RF-KNN دقة بلغت 97%، مع وصول قيمة Precision إلى 98%.

كما تمت مقارنة نتائج النموذج المقترح مع عدد من الدراسات السابقة التي استخدمت مجموعة بيانات EMBER 2018، وأظهرت المقارنة أن النماذج المقترحة حققت نتائج تنافسية مقارنة بالأعمال السابقة.

وتكمن أهمية البحث في توظيف تقنيات اختيار الخصائص والتعلم التجميعي والنموذج الهجين لتحسين عملية اكتشاف البرمجيات الخبيثة، وتقليل الخصائص غير الضرورية وأخطاء التصنيف، وتعزيز قدرة النموذج على التمييز بين الملفات السليمة والخبيثة.

وقد جرت المناقشة العلنية في تمام الساعة التاسعة صباحًا من يوم الخميس الموافق 20/8/2026، وعلى قاعة الدكتور محمد عباس في كلية معلوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات/جامعة القادسية.

وقد تألفت لجنة المناقشة من:

* أ.م.د. علاء عبد الحسين دليح / جامعة القادسية / كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات / رئيسًا.
* أ.م.د. أسامة عادل رحيم / جامعة واسط / كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات / عضوًا.
* أ.م.د. زهراء جفات عليوي / جامعة القادسية / كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات / عضوًا.
* أ.م.د. سلوى شاكر بعيوي / جامعة القادسية / كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات / عضوًا ومشرفًا.

وفي ختام المناقشة، أُجيزت الرسالة وحصلت الطالبة على تقدير (جيد جدًا)، وسط إشادة اللجنة بالجهد العلمي المبذول والمنهجية المقترحة والنتائج المتحققة.

وبهذه المناسبة، تتقدم كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات/جامعة القادسية بالتهنئة للطالبة نرجس ميثم جبار ولمشرفتها الأستاذ المساعد الدكتور سلوى شاكر بعيوي، متمنين لهما دوام التوفيق والنجاح ومزيدًا من الإنجازات العلمية.