نحو تفسيرية هيكلية مراعية للسياق في كشف التسلل القائم على الشبكات العصبية الرسومية
DOI:
https://doi.org/10.36602/jsras.2026.3.2.8الكلمات المفتاحية:
الشبكات العصبية البيانية، أنظمة كشف التسلل، الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)، قابلية التفسير الهيكلي، دعم اتخاذ القرارات في مجال الأمن السيبراني، الذكاء الاصطناعي البياني القابل للتفسير (Graph XAI)، قابلية التفسير الواعية بالسياقالملخص
تحقق أنظمة كشف التسلل القائمة على الشبكات العصبية الرسومية (GNNs) أداءً تنبؤياً قوياً من خلال نمذجة الاعتمادات الارتباطية داخل حركة مرور الشبكة؛ ومع ذلك، فإن عمليات اتخاذ القرار الغامضة الخاصة بها تحد من نشرها العملي في بيئات التحليل الأمني. تقدم هذه الدراسة إطاراً للتفسيرية الهيكلية المراعية للسياق، والذي يعزز كشف التسلل القائم على الشبكات العصبية الرسومية بتفسيرات ذات أساس ارتباطي ومصممة لدعم اتخاذ القرار الخبير. يدمج الإطار السمات على مستوى العقد، وتجميع الجوار متعدد القفزات، والإشارات السياقية المحددة للهجوم لإعادة بناء انتشار السلوكيات الضارة عبر التدفقات المترابطة. تم تقييم هذا النهج على مجموعة بيانات CICIDS2017 باستخدام تمثيلات رسومية واسعة النطاق، مع قياس أداء بنى متعددة للشبكات العصبية الرسومية ومقارنتها بنماذج التعلم الآلي التقليدية تحت بروتوكول التحقق المتبادل. وبينما تحقق النماذج الجدلية دقة عالية، تظل تفسيرات تخصيص الميزات الخاصة بها مقتصرة على المساهمات الإحصائية المعزولة. في المقابل، يوفر الإطار المقترح تفسيرات هيكلية تتسم بالاتساق العالي والتركيز على العنصر البشري، مما يلتقط الاستدلال الارتباطي الموزع المتأصل في التمثيلات الرسومية. وتظهر النتائج التجريبية أن الإطار يعزز القابلية للتفسير ومعايرة الثقة مع الحفاظ على أداء كشف تنافسي. تكمن المساهمة في توسيع نهج التفسيرية الحالية نحو استدلال مراعٍ للسياق وذو مغزى عملي، وبذلك يقدم قيمة تطبيقية كنظام لدعم القرار موجه للمحللين في عمليات الأمن السيبراني.
التنزيلات
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2026 محمد مصطفي عبدالجواد (Author)
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
