TY  - BOOK
AU  - Mahmoud Kamal Eldin Elsayed Said Bakhaty,
AU  - Essam Ali Amin
AU  - Mohamed Abdulla Ewees
TI  - The effect of ai and big data analytics on improving cyber vulnerabilities management in critical infrastructure
U1  - 658.404076 
PY  - 2025///
KW  - Project Management
KW  - ادارة المشروعات
KW  - cyber vulnerability management
KW  - Cyber Security
KW  - Big Data Analytics
KW  - Artificial Intelligence
KW  - إدارة الثغرات السيبرانية
KW  - الأمن السيبراني
N1  - Thesis (Ph.D)-Cairo University, 2025; Bibliography: pages 74 -77; Issues also as CD
N2  - In the contemporary digital landscape, effective cyber vulnerability management (VM) is critical 
for safeguarding Critical Infrastructure (CI) against evolving cyber threats. This study introduces 
a sophisticated Decision Support System (DSS) that integrates Big Data Analytics (BDA) and 
Artificial Intelligence (AI), including Natural Language Processing (NLP) and Named Entity 
Recognition (NER), to revolutionize VM practices. By leveraging tailored VM methodologies 
and a custom dataset representing organizational assets, the proposed DSS delivers actionable 
insights through interactive dashboards, ensuring accurate vulnerability identification and timely 
mitigation. The system's AI model demonstrates exceptional performance, with a precision score 
of 95.39%, recall of 96.55%, and an F-score of 95.97%, reflecting its capability to identify 
vulnerabilities accurately while minimizing false positives and overlooked threats. The DSS 
dynamically adapts to organizational environments, enhancing interoperability across 
heterogeneous data formats and incorporating insights from diverse sources. These capabilities 
enable organizations to optimize security operations, improve risk management, and strengthen 
cyber resilience. The research methodology included a comprehensive survey involving 72 
cybersecurity experts. Participants engaged with the system through hands-on demonstrations 
and detailed exploration, followed by a Likert-scale evaluation. The survey findings validated the 
system’s effectiveness, confirming four key hypotheses: (H1) VM implementation positively 
impacts CI cybersecurity, (H2) AI and BDA improve VM time efficiency, (H3) AI and BDA 
reduce VM costs, and (H4) AI and BDA enhance VM quality. The results emphasize the critical 
role of AI and BDA in delivering faster, more accurate, and cost-effective vulnerability 
identification and mitigation. Beyond improving VM processes, the DSS addresses broader 
organizational needs, including optimizing human resources, supporting informed procurement 
decisions, and improving risk management in multi-project environments. These align with 
principles of Strategic Alignment, Resource Optimization, and Performance Measurement, 
further demonstrating the system’s practical value. This study contributes to the emerging field of 
DSS in cybersecurity by presenting a robust, AI-driven framework tailored for VM in CI. The 
findings highlight the system’s potential to not only enhance VM practices but also to drive 
strategic decision-making, operational efficiency, and cyber resilience. The integration of 
cutting-edge technologies underscores the relevance of this DSS as a comprehensive solution to 
address the complexities of modern cybersecurity challenges.; في ظل التهديدات السيبرانية المتزايدة، تمثل إدارة الثغرات السيبرانية عنصرًا حيويًا لحماية البنية التحتية الحرجة. تقدم هذه الدراسة نظام دعم قرار (DSS) متقدم يعتمد على الذكاء الاصطناعي (AI) وتحليلات البيانات الضخمة (BDA)، بما يشمل تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعرف على الكيانات (NER)، بهدف تطوير ممارسات إدارة الثغرات. يعتمد النظام على مجموعة بيانات مخصصة لأصول المؤسسة ومنهجيات متقدمة لتحديد الثغرات بدقة، ويعرض نتائج التحليل من خلال لوحات معلومات تفاعلية. حقق النظام دقة بلغت 95.39% واسترجاعًا بنسبة 96.55%، مما يدل على كفاءته في تقليل الإيجابيات الكاذبة وتحسين الاستجابة. شارك 72 خبيرًا في الأمن السيبراني في تقييم النظام من خلال عروض عملية واستطلاع باستخدام مقياس ليكرت. وأكدت النتائج أربع فرضيات رئيسية، أهمها أن تقنيات AI وBDA  تُحسن الكفاءة وتقلل التكاليف وتعزز جودة إدارة الثغرات. يساهم النظام كذلك في تحسين الموارد البشرية، ودعم قرارات المشتريات، وتعزيز إدارة المخاطر، بما يتماشى مع مبادئ المواءمة الاستراتيجية وقياس الأداء. تقدم هذه الدراسة نموذجًا مبتكرًا يعزز اتخاذ القرار ويعالج تحديات الأمن السيبراني الحديثة بكفاءة ومرونة
ER  -