پروپوزال توسعه یک الگوریتم یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی و شناسایی حملات بات‌نت در شبکه‌های کامپیوتری

توسعه یک الگوریتم یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی و شناسایی حملات بات‌نت در شبکه‌های کامپیوتری

این پروپوزال به بررسی و توسعه یک الگوریتم یادگیری تقویتی می‌پردازد که قادر به پیش‌بینی و شناسایی حملات بات‌نت در شبکه‌های کامپیوتری است. با استفاده از داده‌های ترافیک شبکه و الگوهای رفتاری، این الگوریتم می‌تواند به طور خودکار تهدیدات بالقوه را شناسایی کرده و اقدامات پیشگیرانه مناسب را پیشنهاد دهد.

اهداف

تحلیل نیازهای امنیتی: شناسایی چالش‌ها و نیازهای موجود در پیش‌بینی و شناسایی حملات بات‌نت و تأثیر آن بر امنیت شبکه.
طراحی الگوریتم یادگیری تقویتی: توسعه یک مدل که با استفاده از داده‌های ترافیکی و الگوهای رفتاری، توانایی پیش‌بینی حملات را داشته باشد.
ارزیابی عملکرد الگوریتم: بررسی و ارزیابی دقت و کارایی الگوریتم طراحی شده در مقایسه با روش‌های سنتی شناسایی نفوذ و تحلیل تأثیر آن بر روی امنیت کلی شبکه.

توضیحات تکمیلی

در این پروپوزال، به چالش‌ها و نیازهای خاص در زمینه شناسایی حملات بات‌نت پرداخته خواهد شد. همچنین، روش‌های مختلف جمع‌آوری داده‌ها، پیش‌پردازش آنها و تکنیک‌های یادگیری تقویتی مانند Q-learning و Deep Q-Learning بررسی می‌شوند. این تحقیق می‌تواند به متخصصان امنیت سایبری کمک کند تا با پیاده‌سازی یک سیستم هوشمند، توانایی شناسایی و پیش‌بینی حملات بات‌نت را افزایش دهند.
با توجه به اهمیت روزافزون امنیت شبکه‌ها و تهدیدات ناشی از بات‌نت‌ها، این تحقیق می‌تواند به عنوان یک مرجع علمی برای محققان و متخصصان حوزه امنیت سایبری مورد استفاده قرار گیرد.