| المستخلص: |
هدفت هذه الدراسة إلى تطوير خوارزمية استندت إلى مفاهيم نظام المناعة الاصطناعي للكشف عن الفيروسات. اهتمت دراسات متعددة بنظام المناعة الاصطناعي الذي أُلهم من نظام المناعة الطبيعية لدى الإنسان و الحيوان. ويعتبر هذا الموضوع حديثاً نسبياً و لما ينضج بعد. و طبق هذا النظام في مجالات مختلفة أهمها الفيروسات التي أصبحت الحماية منها تتزايد صعوبة يوماً بعد يوم , وتشكل خطراً على كل من يستخدم الحاسوب، خاصة الشركات و المؤسسات الكبرى. كما غدا ذكاء الفيروسات يتراكم مع مرور الوقت, وبصماتها تتغير باستمرار مما جعل مهمة مضادات الفيروسات أكثر تعقيداً، لذا فإن موضوع الكشف عنها يعتبر من المواضيع الساخنة والهامة. اقترحت هذه الدراسة خوارزمية استندت إلى نظام المناعة الاصطناعي فطورت الباحثة خوارزمية الاختيار النسخي Clonal Selection Algorithm)) للكشف عن الفيروسات , كتبتها وبرمجتها وأسمتها خوارزمية VDC)) . تتكون الخوارزمية من ثلاث خطوات رئيسة هي : الاستنساخ، والتطفير(عمل طفرات), وإعادة الاختيار عشوائياً. وضمن خطوة إعادة الاختيار عشوائياً توجد عملية الكشف عن الفيروسات, حيث تتطابق كل من بصمات الفيروسات مع الملفات. أُخضعت الخوارزمية المطورة إلى الفحص الذي مر بمرحلتين هما : التعلم و التطابق، واختير متغيران رئيسان: أحدهما يحدد عدد البصمات في المستعمرة الواحدة (Fat), والثاني يحدد احتمالية التطفير (Pm). ثم استخدمت الباحثة الخوارزمية الجينية كأداة لتحسين الخوارزمية المطورة، وذلك عن طريق البحث عن قيم المتغيريين الرئيسين لتوليد أفضل النتائج . أظهرت نتائج الدراسة أن معدل نسبة الكشف عن الفيروسات باستخدام الخوارزمية المطورة هي 94.4 % . أما نسبة الكشف عن ملفات نظيفة من الفيروسات على أنها مصابة False Positive)) فقد بلغت صفر بالمئة. وهاتان النسبتان أكدتهما الخوارزمية الجينية. و خلصت الدراسة إلى أن الخوارزمية المطورة (VDC) التي أعدتها الباحثة للكشف عن الفيروسات جيدة, ويمكن استخدامها في هذا المجال. وأوصت بالإفادة منها في تطبيقها على مجالات فيروسية أخرى.
|
