ناقشت كلية التربية للعلوم الصرفة بجامعة ذي قار رسالة ماجستير بعنوان(الاكتشاف المبكر لهجمات الروبوتات في بيئة انترنت الاشياء باستخدام التعلم الالي والتعلم العميق)
وهدفت الرسالة المقدمة من الطالبة (زينب محمد غضبان ) تطوير نموذج هجين مناسب لاكتشاف هجمات الروبوتات في أجهزة إنترنت الأشياء ويمنع انتشار البرامج الضارة.
وتضمنت الدراسة تنفيذ تقنيات التعلم الآلي لتنفيذ التصنيف الثنائي الذي يكتشف البرامج الضارة وحركة المرور العادية وتصنيف متعدد الفئات يكتشف تسعة برامج ضارة وحركة المرور العادية.
واستنتجت الرسالة ان معظم خوارزميات التعلم الآلي اعطت نتائج دقيقة تزيد عن 90٪ ، وكانت أفضل النتائج هي Adaboost باستخدام 18 ميزة فقط اذ حصلت الخوارزمية على أفضل دقة مع 99.28 في التصنيف الثنائي ، وخوارزمية RF بدقة 86.51 باستخدام 17 ميزة في التصنيف المتعدد. اما بالنسبة للتعلم العميق، كانت أفضل النتائج لـ 22 ميزة، وأظهرت خوارزمية BRNN أعلى دقة 95.6883 في التصنيف الثنائي .
