وِكَادWakad
العلم الوكاد… يقطع الشك باليقينThe certain word that ends the doubt

تصنيف الأخبار الزائفة باستخدام نظام الذكاء الاصطناعي مع تقنيات الأمن السيبراني المتكاملة Fake News Classification Based on AI System with Integrated Cybersecurity Techniques

وِكَاد: العلم الوكادWakad: the certain word

الاسم مأخوذ من كلمتنا الأصيلة «الوكاد». في مجالسنا، إذا كثر اللغط واختلط الصدق بالكذب وتعددت الروايات، يجي شخص ويقول: «عندي العلم الوكاد»، ويفصل بالحديث وينهي النقاش. الأداة هذي هي نسختنا التقنية من هذا الشخص؛ مهمتها تعطيك العلم الوكاد وتقطع الشك باليقين.

The name comes from our authentic word "al-wakad" — certain, settled knowledge. In our majlis, when the talk gets noisy, truth mixes with lies and the stories multiply, someone says "I have the certain word" and settles the matter. This tool is our technical version of that person: it gives you the certain word and replaces doubt with certainty.

المقدمة Introduction

مع الانتشار السريع للمعلومات الرقمية، أصبح التمييز بين الأخبار الحقيقية والمزيفة أمراً بالغ الصعوبة. يستغل المحرضون المنصات الإلكترونية لنشر المعلومات المضللة، والتأثير على الرأي العام، بل وشنّ هجمات سيبرانية منسقة.

يُقدّم هذا المشروع نظاماً ذكياً قائماً على الذكاء الاصطناعي، مصمماً ليس فقط للكشف عن الأخبار الزائفة، بل أيضاً لتعزيز الأمن السيبراني من خلال رصد الأنماط المشبوهة والتهديدات المحتملة في الوقت الفعلي.

With the rapid spread of digital information, distinguishing between real and fake news has become increasingly difficult. Malicious actors exploit online platforms to spread misinformation, manipulate public opinion, and even launch coordinated cyber-attacks.

This project introduces an intelligent AI-based system designed not only to detect fake news but also to enhance cybersecurity by identifying suspicious patterns and potential threats in real time.

أهداف المشروع Project Objectives

01

تطوير نموذج ذكاء اصطناعي دقيق للكشف عن الأخبار الزائفة Develop an accurate AI model for fake news detection

02

تعزيز الأمن السيبراني من خلال رصد المصادر الضارة أو المخترقة Enhance cybersecurity by detecting malicious or compromised sources

أهمية المشروع Project Importance

يحمي المجتمع من انتشار الأخبار الزائفة وتأثيراتها السلبيةProtects society from the spread of fake news and its negative impacts

يعزز الأمن السيبراني بربط المعلومات المضللة بالتهديدات الإلكترونيةEnhances cybersecurity by linking misinformation with cyber threats

يدعم اتخاذ قرارات أفضل من خلال توفير معلومات أكثر موثوقية ودقةSupports better decision-making by providing more reliable and accurate information

يُمكّن من الكشف المبكر عن التهديدات كالتصيد الاحتيالي والنصب الإلكترونيEnables early detection of cyber threats such as phishing and online scams

يُقلّل الاعتماد على عمليات التحقق اليدوية البطيئة وغير الدقيقةReduces reliance on slow and inaccurate manual fact-checking processes

يرفع الوعي الرقمي حول المصادر المشبوهة وغير الموثوقةRaises digital awareness about suspicious and untrustworthy sources

المشكلة Problem Statement

يُشكّل انتشار الأخبار الزائفة مخاطر جسيمة على الأفراد والمنظمات والحكومات. إن أساليب الكشف التقليدية بطيئة وغير دقيقة وعاجزة عن التكيّف مع استراتيجيات الهجوم المتطورة.

علاوة على ذلك، كثيراً ما ترتبط الأخبار الزائفة بتهديدات سيبرانية كـ التصيد الاحتيالي، والهندسة الاجتماعية، وحملات الروبوتات الآلية.

The rise of fake news poses serious risks to individuals, organizations, and governments. Traditional detection methods are slow, inaccurate, and unable to adapt to evolving attack strategies.

Additionally, fake news is often linked with cyber threats such as phishing, social engineering, and bot-driven campaigns.

الأدوات والتقنيات Tools & Technologies

Python

لغة البرمجة الأساسيةCore programming language

Scikit-learn

مكتبة التعلم الآليMachine learning library

TensorFlow / PyTorch

إطارات التعلم العميقDeep learning frameworks

NLTK & SpaCy

مكتبات معالجة اللغة الطبيعيةNLP libraries

IDS & Anomaly Detection

أنظمة كشف التسلل والشذوذCybersecurity concepts

AraBERT · mDeBERTa

نماذج Transformers للتصنيف وتحليل موقف الأدلة (NLI)Transformers for classification and evidence stance (NLI)

OSINT: Google News · RDAP

بحث حي في الأخبار ومنصات التحقق وفحص عمر النطاقاتLive news and fact-check search, domain age lookup

أداة كشف الأخبار الزائفة Fake News Detection Tool

يحلل النظام الخبر بنموذج ذكاء اصطناعي مُدرَّب، ويبحث عنه مباشرة في الأخبار ومنصات التحقق والمصادر الرسمية، ويفحص مصدره أمنيًا The system analyzes the news with a trained AI model, searches live news, fact-checkers and official sources, and runs a security check on its source

الصق الخبر أو الرسالة كما وصلتك؛ إذا كان فيها رابط يفحصه النظام تلقائيًا (انتحال، عمر النطاق، روابط مختصرة، تصيّد).Paste the news or message as you received it; any link inside is checked automatically (impersonation, domain age, shorteners, phishing).

أدخل نص الخبر أعلاه ثم اضغط تحليل الخبر Enter news text above then press Analyze News

كيف يعمل النظام ونتائج التدريب How It Works & Training Results

01
النماذج المُدرَّبة (دراسة مقارنة)Trained models (comparative study)

قارنّا أربع خوارزميات على 175 ألف خبر: Naive Bayes، Logistic Regression، SVM، Random Forest (النتائج أدناه). أثبتت الدراسة أن أسلوب الكتابة وحده لا يكفي للحكم، لذلك يعتمد الحكم على الأدلة.We compared Naive Bayes, Logistic Regression, SVM and Random Forest on 175K articles (results below). The study showed writing style alone is not enough, so verdicts rely on evidence.

02
البحث الحيLive search

يبحث في محركَي الأخبار (Google News، Bing News)، وفي منصات التحقق (مسبار، فتبينوا، متصدقش، Snopes)، وفي الجهات السعودية الرسمية حسب موضوع الخبر، مثل واس والمرور والصحة وحساب المواطن.Searches Google News, Bing News, fact-checkers (Misbar, Fatabyyano, Snopes, PolitiFact) and the relevant Saudi official sources such as SPA, Traffic, Health and Citizen Account.

03
تحليل الموقف (NLI)Stance analysis (NLI)

نموذجنا المُدرَّب على الأخبار السعودية والنموذج العام يصوّتان على كل دليل، ولا يصدر حكم إلا بشهادة جهة رسمية أو مصدرين موثوقين.Our model trained on Saudi news and a general model vote on every piece of evidence; a verdict needs an official source or two credible outlets.

04
الأمن السيبرانيCybersecurity

كشف انتحال النطاقات، عمر النطاق عبر RDAP، الروابط المختصرة، وعبارات التصيّد والهندسة الاجتماعية.Detects domain impersonation, domain age via RDAP, shortened links, and phishing / social-engineering phrases.

جارٍ تحميل نتائج التدريب…Loading training results…

الخلاصة Conclusion

يُسهم هذا المشروع في بناء بيئة رقمية أكثر أماناً، وذلك من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي وتقنيات الأمن السيبراني لمكافحة المعلومات المضللة بفاعلية. This project contributes to building a safer digital environment by combining artificial intelligence with cybersecurity techniques to combat misinformation effectively.

فريق المشروع Project Team

إعدادPrepared By

المها موفق العنزيAl Maha Muwaffaq Al Anzi

إشرافSupervised By

د. شيماء محمودDr. Shaimaa Mahmoud

إعدادPrepared By

في نهار الرشيديFai Nahar Al-Rashidi

كليات الخليج Gulf Colleges