المجلة الجزائرية للدراسات في الأمن الوطني
Volume 2, Numéro 1, Pages 45-70
2025-06-01

تعزيز الأمن السيبراني باستخدام التعلم الآلي دراسة مقارنة للأساليب التقليدية والتقنيات الذكية

الكاتب : إبراهيم بختي .

الملخص

يهدف المقال إلى استكشاف دور تقنيات التعلم الآلي في تعزيز فعالية الكشف عن الهجمات السيبرانية والتصدي للتهديدات الأمنية المتطورة، خاصة في ظل تصاعد وتيرة الهجمات وتعقيدها، حيث يناقش أهمية التعلم الآلي في تحليل البيانات واكتشاف الحالات الشاذة والتنبؤ بالهجمات، مما يعزز القدرات الدفاعية، كما يستعرض التحديات المتعلقة بدمج التعلم الآلي في البنى التحتية للمؤسسات، مثل مخاوف الخصوصية وجودة البيانات. بعد مراجعة وتحليل أدبيات الموضوع، أظهرت النتائج أن التعلم الآلي يوفر إمكانات متقدمة للكشف عن التهديدات والاستجابة لها في الوقت الفعلي، ويتفوق على الأساليب التقليدية القائمة على التوقيعات الثابتة، ومع ذلك يشدد المقال على ضرورة تطوير استراتيجيات تكيف متقدمة لمواجهة التحديات الناشئة وضمان الاستخدام الأخلاقي والفعال للتعلم الآلي في مجال الأمن السيبراني The article aims to explore the role of machine learning techniques in enhancing the effectiveness of cyberattack detection and addressing evolving security threats, particularly in light of the increasing frequency and complexity of such attacks. It discusses the significance of machine learning in data analysis, anomaly detection, and attack prediction, thereby strengthening defensive capabilities. Additionally, the article examines challenges associated with integrating machine learning into organizational infrastructures, including privacy concerns and data quality issues. Following a review and analysis of relevant literature, the findings indicate that machine learning offers advanced capabilities for real-time threat detection and response, surpassing traditional methods based on static signatures. Nevertheless, the article emphasizes the necessity of developing sophisticated adaptive strategies to address emerging challenges and ensure ethical and effective utilization of machine learning within cybersecurity.

الكلمات المفتاحية

أمن سيبراني، تهديدات أمنية، تعلم آلي، ذكاء اصطناعي، تعلم العميق، جودة البيانات Cybersecurity, Security Threats, Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), Data Quality