إليك المخطط المعماري التفصيلي لنظام SentinelAI الذي سنبني عليه الأكواد لاحقًا:

---

🏗️ المخطط المعماري (Architecture)

1. Behavior Monitoring Layer (وكيل المراقبة)

• يجمع بيانات العمليات، الملفات، الشبكة، والموارد.
• أدوات: psutil, watchdog, scapy.
• يرسل الأحداث إلى Digital DNA Builder.

2. Digital DNA Builder (بناء البصمة الرقمية)

• يحول الأنشطة إلى سمات سلوكية (Features).
• يبني ملف شخصي لكل مستخدم/جهاز.
• يخزن البيانات في قاعدة بيانات (SQLite كبداية، PostgreSQL للإنتاج).

3. Dual-Memory Engine (محرك الذاكرة المزدوجة)

• ذاكرة قصيرة المدى: الأحداث الأخيرة (للاستجابة الفورية).
• ذاكرة طويلة المدى: أنماط سلوكية متكررة (للتعلم المستمر).
• يمرر البيانات إلى Adaptive Trust Engine.

4. Adaptive Trust Engine (محرك الثقة التكيفي)

• يحسب درجة الثقة لكل عملية/تطبيق.
• يحدث القيم ديناميكيًا بناءً على السلوك.
• يرسل النتائج إلى AI Detection Engine.

5. AI Detection Engine (محرك الكشف بالذكاء الاصطناعي)

• يستخدم خوارزميات كشف الشذوذ (PyOD, Scikit-learn).
• يحدد التهديدات غير المعروفة.
• يرسل التنبيهات إلى Response Handler.

6. Response Handler (وحدة الاستجابة)

• ينفذ إجراءات تلقائية:
  • عزل العملية.
  • قطع الاتصال الشبكي مؤقتًا.
  • إشعار المستخدم/المسؤول.
• يسجل الأحداث في قاعدة البيانات.

7. Dashboard & Reporting (لوحة التحكم والتقارير)

• واجهة PyQt6 أو واجهة ويب لعرض التنبيهات والرسوم.
• تقارير PDF/HTML باستخدام ReportLab.
• يعرض المقاييس: دقة الكشف، معدل الإنذارات الكاذبة، زمن الاستجابة.

---

🔄 تدفق البيانات (Data Flow)

1. وكيل المراقبة → يجمع الأحداث ويرسلها إلى Digital DNA Builder.
2. Digital DNA Builder → يحول الأحداث إلى سمات ويخزنها.
3. Dual-Memory Engine → يوازن بين الأحداث الحديثة والأنماط طويلة المدى.
4. Adaptive Trust Engine → يحسب درجات الثقة.
5. AI Detection Engine → يحدد الشذوذ ويرسل التنبيه.
6. Response Handler → ينفذ الإجراء المناسب.
7. Dashboard → يعرض النتائج والتقارير.

---

Origiby @sohrabjony37 sohrabjony37 posted by in #272