Show: 25 50 75 100 Results

Search results: 25 out of 464

تقييم الية الثقة في شبكات المركبات == Evaluation of Trust Mechanism for VANETs

Author name: حوراء عادل نوري
Supervisor name: ستار بدر سدخان المالكي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - College Of Science - Department Of Computer Science
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: تدعم شبكة المركبات العديد من التطبيقات التجارية كانظمة النقل الذكية (ITS)، ولكن كان الدافع الاساسي وراء هذه الشبكات هو سلامة اتصالات الطريق الذي تعتمد فيه كل مركبة على الرسائل المرسلة لها من قبل نظائرها من المركبات الاخرى والتي قد تكون ضارة. ان الطبيعة المتغيرة والديناميكية لطبولوجيا الشبكة يجعل بامكان اي مركبة مغادرة الشبكة والانضمام اليها في اي وقت سواء كانت هذه المركبات موثوق بها ام لا. لذا يجب ان تتمكن كل مركبة من تقييم المعلومات الواردة لها من المركبات الاخرى واتخاذ القرارات بشانها والاستجابة لتلك المعلومات. عليه فبدون انشاء اليه مناسبة لادارة الثقة فان الاتصالات في هذه الشبكات قد تكون عرضه للتهديد الامني، حيث توجب الانظمة الامنية ان ياتي الارسال من مصدر موثوق لذا فان الثقة والامن مفهومان مترابطان لا يمكن عزلهما.لم يتحقق حتى الان تطوير نماذج امنة تماما لهذه الشبكات، لذا يهدف مجال البحث الجيد الى استثمار معظم الطرق السابقة في المؤلفات للبحث عن اطار عام لوضع اساس متين لتطوير الية احتساب السمعة والموثوقية في شبكات المركبات. يدعم هذا العمل امن شبكات المركبات من خلال استخدام تقنية الخوارزمية الجينية بالاضافة لنظرية اللعبة لتطوير الية ثقة متعددة الخصائص. | VANET support many commercial applications such as Intelligent Transportation Systems (ITS), but the original motivation behind it was safety of road communications where each vehicle has to rely on messages sent out by peer vehicles, which might be malicious. The dynamic changing nature of network topology makes any vehicle to leave and join the network at any point of time whether these vehicles were trusted or untrusted. Therefore, each vehicle must be able to assess, make decisions and respond to information received from other vehicles. So without having a proper mechanism for trust management, communication in VANET might be prone to security threat. Security systems impose that the transmission come from a trusted source, so trust and security are two interdependent concepts that there cannot be segregated.The development of fully secure schemes for these networks has not been entirely achieved till now. So, a good research field aims to exploit most of the previous approaches in literatures looking for a general framework to put solid basis to the development of Distributed Trust and Reputation Mechanism for VANET. The work supports the security of VANET by using a genetic algorithm technique in addition with game theory to develop a multi - featured trust mechanism

تحسين خوارزمية تشفير A5/1 بالاعتماد على تقنية الترشيح لتطبيق انترنيت الاشياء == Improvement of A5/1 encryption algorithm based on filtration technique for IoT Application

Author name: زينب حمزة جاسم
Supervisor name: ستار بدر سدخان المالكي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: The Internet of Things (IoT) is an environment in which people, animals or objects are equipped with individual identities and have the ability to transmit data across the network without the need for human - to - human or human - to - computer interaction.Security of IoT is very important because it is used in many fields and will have a big impact on the IoT industry. Internet of Things is similar to conventional computer networks, so security requirements such as confidentiality, integrity, availability and non - repudiation must be taken into account in building a network environment. One of appropriate solutions for providing security in IoT is cryptography. At present, traditional cryptography solutions focus on producing high levels of security, but they are slow in speed, large in size and consume a loT of energy, ignoring the conditions of constrained devices that use in IoT. These devices require appropriate cryptographic algorithms to suitable their characteristics, and this considers as big challenge.In this thesis, we propose a modification of the A5 /1 stream cipher to Internet of Things (IoT) by adding a fourth register and applying a filtration function on registers to increase the linear complexity of the algorithm and to strengthen the linear combination function (XOR) with remain total number of registers is 64 - bit. A5/1 Stream cipher is considered an efficient implementation of hardware, but insecure for use in such IoT applications. So we take efficiency implementation of hardware of A5/1 to produce proposed algorithm with the highest security, also efficient in hardware, and suitable for application in resource devices environments such as the Internet of Things. To make sure that the proposed algorithm as lightweight and can be applied to the constrained devices used within IoT, we have

طريقة تحليلية لانظمة التشفير الصوتي البايومتري == Analytical Approach of Biometric Based Voice Encryption System

Author name: علي كاظم مطر
Supervisor name: ستار بدر سدخان المالكي | بهيجة خضر شكر
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: There is no absolute security for important systems can ever get because attackers have always the ability to broke and attack them through their disadvantages. These days, biometrics is used to raise protection rate compared with the traditional methods. Authentication systems and cryptosystems are some of the important aspects of the practical life that use biometrics. The biometric voice is one of these traits that can build suitable secure systems according to the varying in the biometric voice.In this dissertation, two proposed analyzers were introduced to analyze Authentication system of biometric voice and the encryption process of the cryptosystems. The Authentication analyzer was used Additive White Gaussian Noise (AWGN) to stimulate effect of background/ transmission channel noise, and analyze the behaviors of the authentication system using FAR and FRR biometric performance measures.Performing proposed Authentication analyzer found degradation in the accuracy about (9.6% to 19.2%) in Splashdata database, about (1.9% to 5.7%) in Texas Instrument of Massachusetts Institute and Technology (TIMIT) database, and 0% in Texas Instruments - Digits (TIDIGITS) database of all selected members cannot be rejected illegally even when AWGN was reached 20 dB. SNR. Also, performing proposed Authentication analyzer found that the highest security degradation was about 0.05769 in Splashdata database, 0.01923 in TIMIT database and 0.05769 in TIDIGITS database of all selected members even when AWGN was reached 20 dB. SNR.The second proposed analyzer (Encryption analyzer) was also tested on the same databases to analyze them according to three randomness tests from National Institute of Standards and Technology (NIST) packages (pre - encryption phase), then these databases were also tested using Cross - correlation and Chi tests (post - encryption phase). These two phases produced two results by implementing two Mamdani fuzzifiers to get the certainty of each result. The final output of proposed Encryption analyzer was produced by merging the two previous Mamdani fuzzifiers in another final Mamdani fuzzifier.The performance of the Encryption analyzer was proved by classifying good/bad Keystream using the (post - encryption tests) and also with the comparison of the average value of other different 5 randomness tests from NIST.Finally, the ANFIS structure was used to generalize the hidden relationships that trained from the three randomness tests (pre - encryption process). The generalization process made ANFIS having the ability to predict the values of unseen (untrained) patterns. ANFIS results were promising results according to the proposed Encryption analyzer.Chapter

تحسين نظام مقترحات هجين باستخدام خورازمية الترتيب PageRank == Hybrid Recommender System Enhancement Using Personalized PageRank Algorithm

Author name: حیدر مجید ناجي
Supervisor name: غیداء عبد الحسین بلال
General topic: Computer Science
Specific topic: Information Technology
Degree: Master
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: Recommendation system is an information filtering system. PageRank Algorithm is useful method for the recommendation task. PageRank algorithm is used to improve the representation of movies and users in the graph network in addition to ranking movies for a target user in the recommendation activity. User preferences has been calculated based on movies genres as a part of building the user profile from his past history of rating (content analysis), and for each user, this preference was used to produce a personalized initial pagerank value for each movie instead of the traditional static equal initial pagerank value which is the first stage of iterative personalize pagerank algorithmIn addition to personalize the target user, new way has been presented to personalize each user with different weight according to them rating on movies, by supporting the proposed recommender system with a new personalize parameters for each user, which is the manner of the collaborative filter approach.To evaluate the performance of the proposed recommender system and measure the accuracy of recommendations, precision, recall and F - Measure metrics has been used. MovieLens2K dataset used to evaluate the recommendation system, it has 10,197 movies and 2,113 users, in average of 85 movie rating per user.The experimental results showing that, there is a significant improvement for the recommendations process, which is mean hybrid recommender system using personalized pagerank (HRS - PPR) is better than the traditional recommender system using personalized pagerank.

استخدام تقنية الحساب المرن لتقييم RSA وAES == Soft Computing Technique to Evaluate RSA and AES

Author name: فرقد حامد عبد الرحیم
Supervisor name: ستار بدر سدخان المالكي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - College Of Science - Department Of Computer Science
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: Security evaluation algorithms can be considered as one of the most important challenges in computer networks. This is because of the growing data sharing among all clients (users). Therefore, the security level evaluation aspect of cryptography systems is recently appeared to be very important.In this work, evaluations of (RSA and AES) encryption methods are carried out by using Fuzzy Inference System (FIS) and Adaptive Neuro - Fuzzy Inference System (ANFIS). The editor of MATLAB (2013) is employed in this study and it contains a hybrid ANFIS facility between the Artificial Neural Network (ANN) and Fuzzy Logic techniques.First of all, designing and programming software codes for the first encryption method (RSA) have been simulated according to its original algorithm. Consequently, executing the RSA algorithm to collect the data values is implemented for the following parameters (message length, execution time, length of key and cipher message entropy). These parameters have been considered in the proposed approaches. So, the RSA data is used as the bases of the FIS inputs. Then, all the training and testing data values have been collected from the proposed FIS and prepared to be used in the next step (the ANFIS). The number of training samples has been selected to be 100 values by executing special software programs. These values have been utilized as follows : opening the ANFIS editor; loading the training data; determining the main ANFIS parameters and training the data with the least error tolerance. Subsequently, the number of testing samples has been chosen to be also 100 values by implementing special software programs. Hence, the evaluations are observed and the characteristics of the ANFIS which attained the best tested results have been benchmarked. Similar steps to evaluate the RSA by using large key numbers are implemented except of utilizing the parameter (key length) to study the influence of the key value on security evaluations. The proposed FISSecurity evaluation algorithms can be considered as one of the most important challenges in computer networks. This is because of the growing data sharing among all clients (users). Therefore, the security level evaluation aspect of cryptography systems is recently appeared to be very important.In this work, evaluations of (RSA and AES) encryption methods are carried out by using Fuzzy Inference System (FIS) and Adaptive Neuro - Fuzzy Inference System (ANFIS). The editor of MATLAB (2013) is employed in this study and it contains a hybrid ANFIS facility between the Artificial Neural Network (ANN) and Fuzzy Logic techniques.First of all, designing and programming software codes for the first encryption method (RSA) have been simulated according to its original algorithm. Consequently, executing the RSA algorithm to collect the data values is implemented for the following parameters (message length, execution time, length of key and cipher message entropy). These parameters have been considered in the proposed approaches. So, the RSA data is used as the bases of the FIS inputs. Then, all the training and testing data values have been collected from the proposed FIS and prepared to be used in the next step (the ANFIS). The number of training samples has been selected to be 100 values by executing special software programs. These values have been utilized as follows : opening the ANFIS editor; loading the training data; determining the main ANFIS parameters and training the data with the least error tolerance. Subsequently, the number of testing samples has been chosen to be also 100 values by implementing special software programs. Hence, the evaluations are observed and the characteristics of the ANFIS which attained the best tested results have been benchmarked. Similar steps to evaluate the RSA by using large key numbers are implemented except of utilizing the parameter (key length) to study the influence of the key value on security evaluations. The proposed FISSecurity evaluation algorithms can be considered as one of the most important challenges in computer networks. This is because of the growing data sharing among all clients (users). Therefore, the security level evaluation aspect of cryptography systems is recently appeared to be very important.In this work, evaluations of (RSA and AES) encryption methods are carried out by using Fuzzy Inference System (FIS) and Adaptive Neuro - Fuzzy Inference System (ANFIS). The editor of MATLAB (2013) is employed in this study and it contains a hybrid ANFIS facility between the Artificial Neural Network (ANN) and Fuzzy Logic techniques.First of all, designing and programming software codes for the first encryption method (RSA) have been simulated according to its original algorithm. Consequently, executing the RSA algorithm to collect the data values is implemented for the following parameters (message length, execution time, length of key and cipher message entropy). These parameters have been considered in the proposed approaches. So, the RSA data is used as the bases of the FIS inputs. Then, all the training and testing data values have been collected from the proposed FIS and prepared to be used in the next step (the ANFIS). The number of training samples has been selected to be 100 values by executing special software programs. These values have been utilized as follows : opening the ANFIS editor; loading the training data; determining the main ANFIS parameters and training the data with the least error tolerance. Subsequently, the number of testing samples has been chosen to be also 100 values by implementing special software programs. Hence, the evaluations are observed and the characteristics of the ANFIS which attained the best tested results have been benchmarked. Similar steps to evaluate the RSA by using large key numbers are implemented except of utilizing the parameter (key length) to study the influence of the key value on security evaluations. The proposed FISapproach confirmed that the RSA evaluation is successfully implemented to the ANFIS editor.All the previous steps are repeated for the AES encryption method except one difference. That is, the utilized parameters here are the (message length, execution time and cipher message entropy). Basically, two key values are determined for the AES, which equals to 128 bits. Likewise the RSA, the suggested procedures are applied to the AES and the proposed FIS approach confirmed that the AES evaluation is successfully implemented to the ANFIS editor.Finally, comparisons between this study and previous work, and between the RSA and AES are established. In addition, comparisons between the evaluated outcomes of the FIS and ANFIS have been investigated by using two statistical metrics.

عنقدة الصور اعتمادا على طريقة كسورية مطورة وتنقيب المخططات == Image Clustering Based on Developed Fractal Method and Graph Mining

Author name: فراس صبار مفتن
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: تشير عنقدة الصور الى تقسيم الصور الى عدة مجاميع. حيث كل مجموعة تسمى عنقود حيث يحتوي على صور متشابه في الخصائص ولكنها مختلفة عن الصور في العناقيد الاخرى. يمكن تفسر الخصائص الشاملة كميزات احصائية على انها خاصية للصورة تشمل جميع وحدات البكسل المستخدمة لحساب التشابه بين الصور. استخدمت هذه الاطروحة الكسور كخصائص محلية لتمثيل الصورة تستند الى مناطق بارزة في حين تبقى ثابتة لتغير نقطة النظر والاضاءة. تعتبر الكسور شائعه لقدرتها على استخراج ميزة التشابه الذاتي. ولفترة طويلة، استخدم الباحثون الكسور لضغط الصورة. على مدى السنوات الاخيرة، تم تطبيقها في التنقيب على البيانات. لهذه الاطروحة هدفين رئيسيين : اولا لدراسة القدرة على استخراج خصائص التشابه الذاتي من الصور دون استخدام بعد الكسور والذي يعتبر حساس للضوضاء العددية او التجريبية ومقيد بكمية البيانات. وثانيا لبناء الرسم البياني على اساس الميزات المستخرجة وتطور خوارزمية تجميع بالاعتماد على الرسم البياني.وينقسم النظام المقترح الى مرحلتين، بناء مصفوفة التشابه بواسطة طريقة كسورية وخوارزمية تنقيب المخططات. تم تطبيق PIFSلاستخراج ميزات التشابه الذاتي من صورة واحدة فقط. ولكن في هذه الدراسة كيفت PIFS لاستخراج ميزات التشابه الذاتي من العديد من الصور. بسبب ان PIFS تستغرق وقتا طويلا، فقد تم تكييفها للعمل مع تقنيات المطابقة والتقليل، وايضا تم استخدام الدالة الهاش للحد من تعقيد الوقت. واستخدم النظام المقترح مصفوفة تشابه لبناء المخطط ووضع خوارزمية عنقدة شبكية تعتمد على خصائص كسورية التوصيل بين العقد التي تمثل صور.استخدمت عدة بيانات لاختبار النظام المقترح. ولان النظام ينقسم الى مرحلتين، الاولى بناء مصفوفة التشابه والثانية هي خوارزمية تجميع الرسم البياني. لذلك، تم اختبار كل مرحلة بشكل منفصل. في الاول، يتم اختبار بناء مصفوفة التشابه (الميزات المستخرجة) مع خوارزمبة K - means لمعرفة صحة الميزات المستخرجة.وتم اقتراح طرائق لتقليل وقت التنفيذ ومقارنتها مع الطرائق التقليدية. وخفضت دالة الهاش التعقيد من O(m×n) الى O(m log⁡n) بينما قللت المطابقة والتقليل التعقيد الى O(m×n/t) حيث t عدد دوال المطابقة.اما طريقة التجميع البيانية المقترحة تم اختبار صحتها باستخدام البيانات الحقيقية واستخدمت المقاييس النمطية، الموصلية، التغطية، وكثافة الجودة وتم عرض النتائج والتحقق من صحتها من الناحية العددية والبصرية مع عدد عقد المختلفة. وقد اظهرت النتائج التي تم الحصول عليها دقة بين 0.80 و0.99 لجميع المقاييس.واظهرت النتائج ان للكسور قدرة كبيرة على استخراج ميزة التشابه الذاتي لاستخدامها في التنقيب عن الصور مثل التجميع. واعطت خصائص التشابه الذاتي كسورية نتائج جيدة. وان الميزات المستخرجة مشابه الى مصفوفة المجاورة التي يتم استخدامها لتمثيل الرسم البياني. لذلك، تعتبر بنية جيدة لتمثيل الرسم البياني. | Image clustering refers to the division of images into various sets of images. In this regard, each set known as cluster includes images that are similar in features to each other but different those of other sets. The global features as statistical features can be interpreted as a particular property of image involving all pixels were used to calculating similarity among images by most of the researchers. This thesis used fractal features as local features to represent an image based on salient regions while remaining invariant to viewpoint and illumination changes. Fractal is popular because of their ability to extract the self - similarity feature. For a long time, researchers used fractals for image compression. Over the latest years, they have been applied in mining. This thesis has two major purposes, first to studies the ability to extract fractal Self - similarity features from images without using fractal dimension which is sensitive to numerical or empirical noise and limitations in the amount of data. Second to constructs graph based on extracted features and develops graph cluster algorithm.The proposed system is divided into two phases, the Similarity Matrix construction by a fractal method and a Graph Clustering algorithm. Partitioned Iterated Function Systems (PIFS) is applied to extracting Self - similarity features from just one image. This study developed PIFS to extracting Self - similarity features from many of images. Since the PIFS algorithm is time - consuming, it has been adapted to work with Map - Reduce techniques and also hash function was used to reduce the time complexity. The proposed system used similarity matrix to construct a graph structure and developed a graph clustering algorithm based on connectivity fractal features among nodes that represents as images.Each phase was tested Separately. In the first phase, Similarity Matrix construction (features extraction) is tested with K - means clustering algorithm to find out the correct features extracted. The B - Cubed recall and precision are estimated with good results to precision and recall accuracy.Then proposed methods of reducing time complexity results is presented and compared with traditional methods. The hash function reduced the complexity O(m×n) to O(m log⁡n) while Map/reduce technique reduce the complexity O(m×n) to O(m×n/t) for time where t is a number a of map task.The second phase, Graph Clustering algorithm is tested with the real - world graph dataset. The clustering result was evaluated by Modularity, Conductance, Coverage, and Density Quality Metrics and the results were presented and validated both numerically and visually with different nodes number. The obtained results have shown accuracy between 0.80 and 0.99 for all metrics.

نظام الكشف التعاوني عن هجومات الفيضان الموزعة للحرمان من الخدمة والتعقب المستوحى من مجتمع العناكب الاجتماعية == Collaborative Detection System of DDoS Flooding Attacks and Tracing Inspired by Social Spiders Society

Author name: عادل محمد سلمان القريشي
Supervisor name: صفاء عبيس المعموري
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: لا تزال شبكة الانترنيت تعاني من المشاكل الامنية التي تهم بشكل رئيسي الاشخاص الذين يستخدمون اجهزتهم للاتصال بالانترنت، سواء كانوا افراد او مؤسسات كبيرة. الهجمات الموزعة للحرمان من الخدمة، لا تزال واحدة من اهم المواضيع التي يتم مناقشتها حاليا في تهديدات امن الشبكات للشركات التي تقدم الخدمات لعملائها. في هذه الاطروحة، تم اقتراح نظام الكشف التعاوني. واستند على مرحلتين : (1) مرحلة الكشف؛ (2) مرحلة التعقب. اعتمادا على الفكرة المستوحاة من مجتمع العناكب الاجتماعية، تم تصنيف اجهزة التوجيه الى نوعين، على النحو التالي : (1) جهاز التوجيه الذكر، الذي هو مرتبط مباشرة مع الخادم؛ (2) جهاز التوجيه الانثى، والذي هو كل جهاز توجيه غير مرتبط مباشرة مع الخادم. ويتميز النظام المقترح بانه حل قائم على جهاز التوجيه وعلى فحص التدفقات.يمكن تقسيم مرحلة الكشف الى اربع خطوات، على النحو التالي : (1) جمع البيانات؛ (2) معالجة البيانات واستخراج الميزات؛ (3) بناء نموذج التصنيف، باستخدام خوارزمية شجرة القرار عالية السرعة (VFDT) كخطوة للكشف المبكر، والتي سيتم استخدامها من قبل كل جهاز توجيه انثى في الشبكة؛ (4) كشف الشذوذ (الهجوم) باستخدام خوارزمية الغابات العشوائية (RF) للتصنيف، والتي سيتم تنفيذها في كل جهاز توجيه ذكر. الجمع بين هاتين الخوارزميتين سوف ينتج عنه خوارزمية تصنيف جديدة تسمى هوفدينغ الغابات العشوائية (HRF).تبدا مرحلة تتبع مصادر الهجوم عندما يتم العثور على بيانات الهجوم. جهاز التوجيه الذكر القريب من الخادم الضحية سوف يتتبع مصادر الهجوم بالاعتماد على قيمة الاهتزاز للتدفق، ثم رفع الانذار وارسال جميع المعلومات الى مسؤول الشبكة لاتخاذ الاجراءات اللازمة. وقد استلهمت قيمة الاهتزاز من مجتمع العناكب الاجتماعية، والذي هو قيمة تاثير جهاز التوجيه الانثى على كل تدفق يمر من خلاله.وقد تم استخدام برنامج محاكاة شبكة NS3 لتوليد بيانات الشبكة. ثم الحصول على النتائج واختبار النظام بواسطة برنامج مبرمج باستخدام لغة C++. وعلاوة على ذلك، طبقت عدة تجارب، وتم اعتماد تجربتين لاختبار النظام المقترح، الاول هو 90 ثانية، في حين ان الثانية هي 1200 ثانية. اجريت هذه التجارب لتوليد البيانات العادية وكذلك توليد بيانات هجوم الفيضان الموزع للحرمان من الخدمة للنوعين TCP وUDP. تم اختبار البيانات التي تم توليدها لاثبات ما اذا كانت مشابهة للبيانات الحقيقية عن طريق اختبار اثنين من الخصائص التي هي التباين العالي والتشابه الذاتي. وقد اظهرت النتائج ان البيانات التي تم توليدها لها نفس خصائص البيانات الحقيقية، وتمت الموافقة على نسبة حوالي 95٪.بالاضافة الى ذلك، لتقييم اداء خوارزمية هرف الجديدة، تم استخدام ثلاثة تدابير : (1) نسبة دقة التصنيف، والتي كانت 99.9983٪ و99.9990٪ على التوالي لكل من التجارب (90 ثانية و1200 ثانية). (2) معدل الكشف، والتي تبين 9.9996٪ و99.9997٪، على التوالي، لكلا التجربتين. و(3) نسبة الانذار كاذب، كان 0.016٪ و0.0088٪ على التوالي لكلا التجربتين. وكان متوسط وقت الكشف 21.71 و28.46 ثانية لكل من التجارب على التوالي.يستخدم النظام المقترح مبدا تقليل السمات المستخدمة في التصنيف، مما ادى الى انخفاض في حجم الذاكرة المستخدمة بنسبة 62.96٪ وانخفاض في مساحة القرص الثابت المستخدم بنسبة 51.75٪.واخيرا، في عملية البحث عن المفقودين، والوصول الى اقرب جهاز التوجيه الاناث الى مصدر الهجوم، حيث تم تحديد معظم هذه الموجهات، لكلا التجربتين، مع نسبة 100٪. | The Internet still suffers from security problems which are the main concern for those connected via their devices, whether they are individuals or institutions. The Distributed Denial of Service (DDoS) attacks are still one of the most significant current discussions regarding network security threats for companies providing services to their clients.In this dissertation, a collaborative detection system which proposed is based on two parts : (1) the Detection phase, and (2) the Tracing phase. Inspired by the social spider’s society, the routers were classified into two types : (1) Male router, which is near the server and directly connected with it; and (2) Female router, which is near the user and directly connected with it or between the user and the server. The proposed system is characterized as a router - based and flow - based solution.The detection phase can be divided into four steps : (1) data collection; (2) data preprocessing and extraction of features; (3) building the classification model, using a Very Fast Decision Tree (VFDT) algorithm as an early detection step, which will be used by each female router in the network; and (4) anomaly (attack) detection using the Random Forest (RF) algorithm for classification, which will be implemented in each male router. The combination of these two algorithms will generate a new classification algorithm called the Hoeffding Random Forest (HRF).The tracing phase will be started when the attack data is found. The male router near the victim server will trace the attack sources based on the value of the vibration of the flow, then raise the alarm and send all the information to the network administrator, to take an action. The vibration value has been inspired by the social spider’s society, which is the effect of the female router on each flow passing through it.NS3 network simulation software has been used to generate the network data. Then obtain the results and test the system by a software programmed by C++. Moreover, several experiments were applied, and two experiments were adopted to test the proposed system; the first is 90 seconds, while the second is 1200 seconds. These experiments were performed to generate normal data and DDoS flooding attack data for TCP and UDP types. The generated data has been tested to prove if it is similar to the real data by testing two critical characteristics : high - variability and self - similarity. The results show that the generated data has the same characteristics as the real data, and is approved with ratio approximately 95%.Additionally, to evaluate the performance of the new HRF algorithm, three measures have been used : (1) classification accuracy ratio, which was 99.9983% and 99.9990% respectively for both experiments (90 sec. and 1200 sec.); (2) detection rate, showing 9.9996% and 99.9997%, respectively, for both experiments; and (3) false alarm, was 0.016% and 0.0088% respectively for both experiments. The average of the detection time was 21.71 and 28.46 seconds for both experiments respectively.The proposed system uses the principle of reducing the features that used in the classification, which led to a reduction in the used memory size by 62.96% and a reduction in the used hard disk space by 51.75%.Finally, in the tracing process, accessing the nearest female router to the source of the attack, where most of these routers have been identified, for both experiments, with ratio 100%.

اخفاء المعلومات في صفحات الويب الهجينة == HYBRID STEGANOGRAPHY OF WEBPAGE

Author name: رسل عامر عبد المحسن
Supervisor name: وسام سمير بهية
General topic: Computer Science
Specific topic: Information Technology
Degree: Master
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: اخفاء المعلومات هو علم اخفاء البيانات والمعلومات السرية في غطاء رقمي مثل ملفات نصيه او ملفات صوتيه او ملفات الفديوا او صوره او تاك بحيث يصعب على المشاهد العادي على معرفة وجود رسالة مخفية فيه. في هذه الرسالة تم اقتراح طرق جديده لاخفاء البيانات السرية والمهمة بالاعتماد على خوارزمية الاخفاء بالنص والصورة والتاك.ويتكون النظام المقترح من ثلاث مراحل. المرحلة الاول هي تحميل صفحه (webpage)، والمرحلة الثانية هي تحليل صفحة webpage))، نحلل الصفحة حتى نرى النسبة الاكثر التي تتكون منه الصفحة فيما اذا كان (نص او صوره او تاك)، والمرحلة الثالثة هي الاخفاء اما نخفي بالنص او الاخفاء بالنص او الاخفاء بالتاك. الاخفاء بالنص يتم من خلال تحويل الرساله السريه المراد اخفاءها الى (binary) وبعد ذلك نقوم باخفاء (bits) السريه في النص الموجود في صفحة الويب التي قمنا بتصميمها اذا كان الدينا ل(1) نكبر اول حرف من كل كلمة بدرجه واحده فقط بحيث تكون غير جالبه للشك اما اذا كان لدينا (0) نصغر اخر حرف من كل كلمة بدرجه واحده فقط من النص الموجود في صفحة الويب. اما الاخفاء بالصورة يتم من خلال تحويل الرسالة السري الى (binary) وبعد ذلك نقوم باخفاء (bits).اذا كان لدينا الbit(1) يتم اخفاءها في حال كان pixel)) في الاطار الاول والاطار الثاني زوجي اما اذا كان لدينا bit(0) يتم اخفاءها في حال كان pixel)) في الاطار الاول والاطار الثاني فردي.الاخفاء بالتاك يتم من خلال تحويل النص السري الى encoding) (وبعد ذلك نقوم باخفاء(bits) في التاك وهذه العملية تتم من خلال اذا كان (1) نجعل اول حرف من التاك كبير واذا كان (0) نجعل اول حرف من كلمة صغير. | Information hiding is a science of hiding data and secret information in digital cover such as (texts files, images or tags files), where difficult for the normal viewer to know the presence of a hidden message in it. This thesis suggests a method to hide the secret and important information based on Steganography.Sending encrypted messages frequently will draw the attention of third parties, i.e. crackers and hackers, perhaps causing attempts to break and reveal the original messages, in a digital world, Steganography is introduced to hide the existence of the communication by concealing a secret message inside another unsuspicious message.In this thesis, we have worked with data hiding techniques in (text, image and tags) of Internet webpages. In particular, we will propose an idea of using three Steganography techniques to hide secret information in (text, image and tags) of webpages. In this thesis, the webpage will be analyzed to check the size of different contents of webpages (text, images, and tags). Then, we will hide secret data in one or more contents of webpages depend on capacity of webpage contents and information which want to be hide. When hiding in the text by conversion the secret message to the binary, the hide secret bit (1) by enlarging size the first letter of each word to one degree only in cover text, either in case hide the secret bit (0) we work on reduce size the last letter of each word to one degree only in cover textIn addition, we propose a method of Steganography to hide text message in the image that is exist in the webpage through the conversion of secrete text to binary and then you will hide the bits in the frame of the image. In addition, we propose a Steganography in the Tags of the webpages, by encoding secrete bits and then hide these bits through tags cover webpages. Changing the letters of tags to uppercase letters and small case letters according to secrete bits. the propose technique characterized by highly capacity since we can hide more data when hiding in text, tags and images

تنقيب محتويات وبيانات استخدام الشبكة العنكبوتية بالاعتماد على تقنيات العنقدة المحدثة == Web Content and Usage Mining Based on Modified Clustering Techniques

Author name: احمد جبار عبيد
Supervisor name: توفيق عبد الخالق الاسدي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: The extensibility of diversified information that available on the Web along with massive users' have accessed to the Web services frequently produce several challenges related to such critical tasks such as controlling, monitoring and perception of the Web contents. However, novel techniques must be used to satisfy the modernistic requirements and provides better understanding to the colossal collection of diversity data types that is growing in fast manner every day on the Web.Web Mining is an extension of Data Mining techniques upon the data that stored on the Web. Web Mining is classified into three categories based on the type of data that used in mining process which are : Web Content Mining (WCM) is concern with the process of extract useful information from Web pages' contents, Web Usage Mining (WUM) is concern with discovering users' access pattern from Web usage data, and finally Web Structure Mining (WSM) is concern with extracting knowledge from the structure of the hyperlinks. Web documents are the most complex data that scattered on the Web in random way and a lot of these documents are created without any prior information. Unsupervised Data Mining Clustering technique, is one of the most usage techniques that aim to portioned out the objects into set of coherence groups, where the objects in a cluster are having common patterns than objects in other clusters.In this dissertation, the task of Web Mining is divided into two parts based on the data collected from the universities of (Kufa, Technology, Anbar and Diyala). First part is hold the Web documents by applying WCM techniques upon the Web Pages and Images of the universities Web sites, while second part is consider applying WUM techniques upon the Web usage data that collected from the Kufa university Web server. Proposed system consist of two parts : first part uses a novel approach to pre - process and extract unobserved patterns from Web pages' text blocks content,

محاكاة لتقيم اداء شبكة المركبات اللاسلكية المخصصة (VANET) == Simulation of Performance Evaluation For VANETs

Author name: زهراء ياسين حسن
Supervisor name: سعد طالب حسون الجبوري
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: النسخة الجديدة المعدلة من شبكات العقدالمتنقلة تدعى شبكات المركبات المخصصة والتي تعتبر واحدة من مشاريع "انترنت الاشياء" . يهدف VANET لتوظيف واستخدام تقنيات مخصصة لتخفيف الازدحام على الطرق في الوقت الحقيقي. لديها تاثير كبير على المجتمع عن طريق الحد من الوقت الذي يستغرقه السفر، واستهلاك الوقود، حياة الركاب واخيرا لتوفير المال. في بيئة شبكات المركبات المخصصة تمثل كلمة مركبة عقدة ذكية مع القدرة على التواصل مع الجيران المتحركة في الشبكة. VANET يقدم جوانب من التحديات اكثر مقارنة بال (MANET) بسبب كثرة تنقل العقد وتغييرات الهيكل سريعة في VANET. وقد تم تصميم عدة بروتوكولات التوجيه قدمها الباحثون بعد النظر في التحديات الكبرى المشاركة في VANETs. في هذه الاطروحة عدة منهجيات مقترحة وهي(نهج البث , نهج العنقدة, نهج محرك الجدول ونهج الاستعلام) لغة Net Logo هي اداة المحاكاة المقترحة لاستخدامها في برمجة,تصميم , خلق وتطبيق عدة هياكل لمختلف خرائط الطرق وهي (الطريق المفرد, الطريق المزدوج , طريق التقاطعات وطريق الاستعلام) . بيئة الطريق وغيرها من العوامل واللوائح واقتراحات الحالة سوف تختلف عن الاخرين. ثلاثة اشكال جديدة من نماذج الطرق هي مقترحة لتكون مطبقة ومجربة بواسطة نظام VANET . المحاكاة سوف تكون مستخدمة لملاحظة وقياس السلوكيات بواسطة توليد وجمع البيانات المطلوبة والعوامل والمعاملات. عدة مقاييس اداء يمكن ان تستخدم لتقيم اداء الشبكة مثل PDF,NRL , الانتاجية, عدد الرسائل المستلمة وعدد الرسائل المفقودة . النتائج النهائية اوضحت بان عدد المركبات, سرعة المركبات , ازدحام الطرق ومدى التغطية تمتلك تاثير ملموس على اداء شبكات ال VANET . | The new modified version of mobile Ad hoc Network called "Vehicular Ad hoc Network" (VANET) which considered as one of the projects of Internet of Things (IoT). VANET aims to employ and utilize ad hoc technologies to alleviate Road Congestion in real time. It has a great impact on the society by reducing travel time, fuel consumption, passenger's life and finally to save money. In VANET's environment, the word Vehicle represents an intelligent node with a capability to communicate with mobile neighbors in the network. VANET introduces more challenges aspects as compare to Mobile Ad - Hoc Network (MANET) because of high mobility of nodes and fast topology changes in VANET. Several routing protocols have been designed and presented by researchers after considering the major challenges involved in VANETs. In this thesis, several approaches : (Broadcast approach, Clustering approach, Table - Driven approach and Queering road approach) are suggested, Net Logo simulator is proposed to be used in programming, designing, creating and implementing several structures for different road maps. The road environment and other factors, regulations and case suggestions will differ from others. Foure new road model forms : ( Single way road model, Two way road model, Junction road model and Queering road model) are suggested to be implemented and tested by VANET system. The simulation will be used to observe and measure their behaviors by generating and collecting the required data, factors and parameters. Many performance metrics can also be used to evaluate this network behavior; such as Packet Delivery Fraction (PDF), Throughput, End to end delay, dropped and received messages. The final results showed that the number of Vehicles, Vehicles speeds, traffic intensity and the coverage area having a tangible effect on the performance of VANET’s networks.

تحسين التنبؤ الامراض اعتمادا على طريقة مجموعة التقريب المعدله وطريقة شجرة القرار ذات العامل الاكثر شيوعا == Diseases Prediction Improvement Based on Modified Rough Set and Most Common Decision Tree

Author name: علي عبد الكريم رحومي السماك
Supervisor name: ايمان صالح الشمري
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: في قطاع الرعاية الصحية, يكون التنبؤ بنوع او شدة الامراض من الامور المهمة لمساعدة الاشخاص لمعرفة مستواهم الصحي واتخاذ الفعاليات المناسبة لتحسين صحتهم. حيث تم تطبيق مبدا جديد من طريقة التقريب والتي اطلق عليها اسم طريقة التقريب المعدله لاختيار الصفات وكذلك تم اقتراح طريقة شجرة القرار ذات العامل الاكثر شيوعا بالاعتماد على ثلاث مقاييس للنقاوة لتحسين كفاءة التنبؤ في طريقه شجرة القرار. يتكون هذا العمل من عدة مراحل : اولا، مرحلة المعالجة المسبقة وتتكون من ثلاث مراحل فرعية هي : اقتراح طريقة MRA لملئ القيم المفقودة في مجموعة البيانات ,التجميع لتدريج قيم بعض الصفات ,واخيرا التسوية.ثانيا، ايجاد درجة الموثوقية لكل ميزة، طريقة التقريب المعدلة (MRS) المقترحة تستخدم لتحديد الميزات الهامة والمؤثرة، حيث المخرج من هذه المرحلة ثلاثة اجزاء وفقا لدرجة اهمية المميزات : المجموعة المهمة جدا والمجموعة المهمة والمجموعة غير المهمة.ثالثا، التنبؤ بنوع او شدة الامراض بالاعتماد على شجرة القرارات ذات العامل الاكثر شيوعا (MCDT) لاتخاذ القرار حيث تم اقتراح اسلوب MCDT لتحسين عمل شجرة القرار في عملية اتخاذ القرار. حيث تستخدم MCDT ثلاثة مقاييس نقاوة لاختيار الجذر الاصلي / الجذر الفرعي للشجرة وكذلك قيمة فئة من كل ميزة. رابعا، تقييم النظام باستخدام مقايسس التقييم. حيث استخدم ثلاثة - دورات في عملية الاختبار. حيث تم تطبيق النظام المقترح على العديد من الامراض ثنائية ومتعددة الاصناف وتحديدا امراض القلب من الدرجة الثنائية (BHD) لديها (صنفين) ، وامراض القلب متعددة الاصناف (MHD) لديها (5 اصناف) والامراض الجلدية لديها (6 اصناف).واخيرا, تم مقارنة MCDT مع اساليب اخرى من طرق شجرة القرار مثل ID3، J48 حيث ان دقة الطريقة المقترحة التي تم الحصول عليها افضل من الطريقتين السابقة. وكذلك تم تطبيق طرق اخرى مثل شبكة بايز ونايف بيز وبينت النتائج كفاءة طريقة MRS باستخدام مقاييس التقيم. حيث ان افضل دقة لبيانات الاختبار تم الحصول عليها في بيانات القلب ذات التصنيف الثنائي هي 94.06 عند استخدام طريقة شجرة القرار باستخدام العامل المشترك الاكبر مع المجموعة الاكثر اهمية باستخدام البيانات المجمعة وافضل دقة لبيانات الاختبار تم الحصول عليها في بيانات القلب متعددة الاصناف هي 76.24 عند استخدام طريقة شجرة القرار باستخدام العامل المشترك الاكبر مع المجموعة الاكثر اهمية والمجموعة المهمة معا باستخدام البيانات المجمعة وافضل دقة لبيانات الاختبار تم الحصول عليها في بيانات الامراض الجلدية متعددة الاصناف هي 100 باستخدام طريقة شجرة القرار باستخدام العامل المشترك الاكبر عند اختيار جميع الخصائص. | In the health care sector predict the type or severity of the disease is important for helping people to knowledge their health standard and take action to improve their health. A Modified Rough Set (MRS) has been employed as a new model for features selection as well as Most Common Decision Tree (MCDT) has been suggested to improve the performance of decision tree prediction. This work consists of many stages : First, preprocessing stage which contains two sub stages : A Mode - Relation - Average (MRA) method for interpolating missing values, a grouping for scaling some of features values.Second, finding Reliability Degree of each feature using MRS which has been proposed to determine the important and influential features. The output of this model is three subsets graduate according to the importance degree of features : Most Important (MI), Important (I) and Unimportant (UM).Third, prediction type or severity of disease based on supervised learner MCDT for making decision where a MCDT style has been proposed to improve working of decision tree. It uses three impurity measures for choosing root/sub root of the tree and category value of each feature. Fourth, system evaluations using evaluation measures. Three - cross validation is used in the testing process. The proposed system has been applied on Binary classes of Heart Disease (BHD), Multi classes of Heart Disease (MHD) (5classes) and Dermatology Disease (DD) (6classes). Finally, the proposed methods have been compared with the other decision tree methods such as ID3 and J48, the Accuracy obtained using the proposed methods are better than two previous methods. Also other prediction methods are applied such as Bayes Net and Naive Bayes. The results show the efficiency of MRS model by using the evaluation measures. The best accuracy measure for testing data was 94.06, 76.24 and 100 for MCDT using MI set of BHD by grouping data, MCDT using MI set and I set of MHD by grouping data, and MCDT using full attributes of DD.

تشفير الكلام بالاعتماد على دوال الفوضى المتعددة كمولد مفاتيح == A Proposed Speech Scrambling Based on Multi Chaotic Maps as key Generators

Author name: حسين علي اسماعيل
Supervisor name: ستار بدر سدخان المالكي
General topic: Computer Science
Specific topic: Software
Degree: Master
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: تشفير الكلام هو عملية جعل خاصية المفهومية المتبقية للكلام واطئة, بالتالي يجعل من الصعب فهم الكلام من قبل المتنصت او المهاجم. وبسبب التطور السريع والكبير الذي وقع في نظم الاتصالات تسبب في زيادة المشاكل التي تهتم بالخصوصية وامن المعلومات، لذلك تطلب من الباحثين تطوير خوارزميات التشفير لحماية البيانات بحيث تكون الخوارزمية اكثر امنا، واحدة من هذه البيانات هو البيانات صوت التي يتم ارسالها من خلال القناة عامة المعرضة الى نوعين من المشاكل الضجيج بالاضافة الى تتنصت.نظرية الفوضى هي واحدة من اهم النظريات المستخدمة في الترميز ذلك لانها تمتلك خصائص مناسبة للتشفير، حيث انها تحقق خاصيتي الانتشار والارتباك, اللتان تعتبران من الخصائص المهمة في علم التشفير. في بحثي تم استخدام مفهوم الدوال الفوضى الهجينة كما مولدات مفاتيح لتغيير معالم الخطاب، حيث كان الهدف من استخدام مفهوم هجين من الخرائط الفوضى بدلا من استخدام دالة الفوضوية واحد هو زيادة تعقيد النظام المقترح. في هذه الرسالة تم استخدام خمسة دوال الفوضوية تشمل (Logistic, Henon, Lorenz, Chen, Standard) ، حيث تم استخدام مزيج من الدوال الفوضوية المختلفة لانتاج فيض من المفتاح الثنائي الذي يمتاز بمساحة مفتاح عالية واكثر عشوائيا وكذلك يقلل المفهوم المتبقية للكلام عند استخدامه لتشفير الكلام. وتوضح النتائج ان العشوائية باستخدام المعهد الوطني للمعاييروالتكنولوجيا (NIST) مثل التردد احادي بت = 0.0586 لدالة لورينز واحدة والتردد احادي بت = 0.0113 لدالة تشن واحدة ، في حين ان التردد احادي بت = 0.7665 لدوال لورينز وتشن مع بعضهما، بالتالي نلاحظ زيادة في العشوائية.المفهومية المتبقية باستخدام مقياس الطيف القطعي لنسبة اشارة المعلومات للضوضاء (SSNR) - 16.9729= لدالة لورينز واحدة وSSNR =16.9432 - لدالة تشن واحدة بينما SSNR = 17.3716 - دوال لورينز تشن مع بعضها، بالتالي نلاحظ ان المفهومية المتبقية فيد انخفضت. كذلك مساحة المفتاح = 2^360 لدالة لورزنز وتشن معا بينما مساحة المفتاح = 2^180 لدالة تشن واحدة ومساحة المفتاح = 2^180 لدالة لورنز واحدة. الظروف الابتدائية والمتغيرات تمثل مفاتيح النظام. تم الحصول على نتائج جيدة مقارنة مع دالة فوضوية واحدة. | Speech scrambling is the process of making low residual unintelligible of speech. So, it will make difficult for understanding it by eavesdrops or attackers. Due to the rapid and great developments that have been taking place in communication systems causing increased problems that are interesting to the privacy and security of the information, so they ask the researchers to develop encryption algorithms for protecting the data to become more secure. One of this data is voice data that sends through the public channel to be exposed to noise in addition to eavesdrops.Chaos theory is one of the most important theories used in cryptography because it possesses suitable properties for encryption. These properties can be used for investigating diffusion and confusion properties, which is one of the important characteristics in cryptography. In this thesis, the concept of hybrid chaotic maps has been used as generator of keys to scramble speech. The objective has been used the concept of hybrid of chaotic maps instead of using single chaotic map so as increase the complexity of the proposed system. This thesis has used five chaotic maps as generators of keys including (Logistic, Henon, Lorenz, Chen, Standard) maps. It uses of combination of two different chaotic maps for production random keystream bits that have large of the key space, more randomness and achieving low residual intelligibility for speech. The results explain that randomness by using National Institute of Standards and Technology (NIST) tests such as the frequency mono - bit =0.0586 for Lorenz map alone and the frequency mono - bit = 0.0113 for chen map alone, while frequency mono - bit =0.7665 for Lorenz and Chen, thus they observe an increase in randomness. The residual intelligibility using Segmental Spectral Signal to Noise Ratio measure (SSNR) = - 16.9729 for Lorenz map alone and SSNR = - 16.9432 for Chen map alone while SSNR = - 17.3716 for Lorenz and chen maps, thus they observe an low residual intelligibility of speech. The key space = 2^360 for Lorenz and chen maps togethers while key space =2^180 for Chen map alone and key space = 2^180 for Lorenz map alone, the parameters and initial conditions of map represent secret keys in system. It has got better and successful results compared with single chaotic map

تمييز حركة الكائن المفرد اعتمادا على نظرية تاكوشي للامثلية ومجموعة الخام للتصنيف == Single Object Motion Categorization Based on Taguchi Method Optimization and Rough Set Classification

Author name: عادل عباس مجيد الربيعي
Supervisor name: اسراء هادي علي الشمري
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: تعتبر انظمة التتبع الفيديوية ذات اهمية كبيرة في عالمنا الحديث. لاعتبارها احد الفروع الهامة من علوم الحاسوب التي تتعامل مع عدة مواضيع مثل الامن، الطبية، القضائية او الطب الشرعي، الرياضة وغيرها من المجالات الحيوية والحياتية الاخرى.ان المشكلة الاساسية التي تم تناولها ودراستها في بحثنا هذا كيفية الكشف عن حركة الاجسام او الاشخاص والتركيز لايجاد نوع وشكل الحركة للاجسام في الافلام.الحصول على معلومات اضافية من الفيديو ادت الى تجميع بعض الافكار لبرهنة او دحض بعض الحقائق. وكذلك ايجاد الدوال المناسبة لها والتي تمثل نوع الحركة للجسم، حيث تم استخلاص الصفات المهمة لمسار الجسم مع تحديد وزن كل صفة وهذا مما يؤدي تقليل الزمن المستهلك في تطبيقات التعقب الفديوي. تم استخدام طرق الرياضيات الحديثة لغرض تصنيف الحركات المتنوعة والمتشابهة في الشكل للاجسام التي يتم تعقبها بالاعتماد على قاعدة بيانات ذات مقاييس عالمية. هناك الكثير من التحديات التي تواجه عملية تعقب الاهداف المتحركة، مثل فصل الجسم او الهدف عن خلفية المشهد، نحن نستخدم طريقة محدثة من الرسم البياني التراكمي لبناء قالب للمشهد الخلفي. بعد ايجاد مسار الجسم نحن نختار عدد من الصفات الملائمة مثل (الازاحة، السرعة، الفرق في الطول، الميل) لغرض تحديد شكل وطبيعة حركة الجسم.في بحثتا هذا استخدمنا ثلاث طرق وقارنا بينها (الميل، الانحدار، وصف فورير) لحركة الاجسام لكي نحدد شكل الحركة (مستقيم، دائرة، قوس، بيضوي، متذبذب، حرف اس ....الخ) واستنتجنا ان طريقة الميل هي الافضل من حيث الزمن المستهلك وغير مكلفة حسابيا. في مرحلة الامثلية التي تعتبر جزء مهم في انظمة التعقب الفيديوي، وظفنا نظرية تاكوشي لتحديد الاعلى وزنا لافضل خاصية من الخواص المستخلصة مما يؤدي لتقليل الزمن المستهلك في التطبيقات. لتصنيف انواع عديدة من حركة الاشخاص نحن نعتمد على موديل مجموعة الخام لبناء نظام المعلومات وعدد من القواعد لتمييز شكل الحركات المتداخلة مثل (الانحناء، رفع اليد والساق في نفس المكان، القفز مع الحركة، القفز في نفس المكان، الركض، الحركة الجانبية، القفز بقدم واحدة، المشي، الحركة الموجية) في عملية التصنيف. في النهاية، للكشف عن البحث وما يتضمنه من تجارب يمكن متابعة الفصل الثاني والثالث بشكل مفصل علما ان وثوقية النظام بلغت بحدود 93% بعد اجراء الكثير من التجارب بالاعتماد على قاعدة بيانات قياسية تسمى "ويزمان | Video tracking systems (VTS) is a matter of interest in this modern world, because it regarded as one of important branches of computer science which deals with several subjects such as security, medical, judicial or forensic, sports and other vital fields of life.The main problem that has been addressed, studied and analyzed in this thesis is how can detect and recognize objects (persons) motions? farther more this work was concentrated on finding the shape and form of a movement of person or objects in a video. Getting additional information from a video will enable the author to sum the ideas in order to prove or disprove some facts. For instance, finding and manipulating the trajectory of object and mathematical models used in analyzing. Finding the suitable functions which represent types of objects’ motions, extract important features of trajectory object’s moving, in order to find optima features by determine the weight of each features. This reduce the consume time in video tracking application. Using the modern mathematical models to classify object motion and determine the types and form of them. This is based on standard database (Weizmann). There are some difficulties facing the process of tracking moving targets such as separate the object or target from the background of scene. In order to build a background template model which is used an upgrade accumulative histogram technique.Finding the trajectory of object, and selecting a number of appropriate motion attributes such as (displacement, velocity, differences in length and slope), enable us to determine the form and the nature of the motion object movement.In this work three methods “Slope, Regression and Fourier descriptors” have been studied, and a comparison among them was made, and determines the shape of the movement (straight line, circle, arc, ellipse, oscillating, S - shaped…etc.) was detected. It was found, that the slope method was the best in terms of consumed time or computationally inexpensive.The optimization stage regards a core part of a video tracking, specified Taguchi method have been used in this work in order to assign in high value of weight for best features extraction and it has reduced the consumption of analysis time.The classification of persons motion depends on rough set model to implement information system and number of rules in distinguishing forms of overlapping movements types such as to (bend, jack, jump, pjump, run , side, skip, walk and wave). In the end, the detection of this work implicitly tested in chapter two and chapter three. Thesis reliability up to 93% after a lot of testing based on the standards database is called “Weizmann”.

توليد مفتاح امن باستخدام شبكة بتري == Secure Key Generation Using Petri Net

Author name: رند عبد الواحد محمد علي البير
Supervisor name: حسين عطية لفتة الخالدي
General topic: Computer Science
Specific topic: Software
Degree: Master
University: University of Babylon - College Of Science - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: التشفير هو العلم الذي يهتم بحماية المعلومات المهمة من الاشخاص الغير مخولين . تكون عملية التشفير بالتشفير التدفقي على بت بت من النص الصريح عن طريق عملية xor مع مفتاح التشفير. ولذك اهم جزء بالتشفير التدفقي هو عملية توليد المفتاح. يعتمد النظام المقترح على مجموعة متكونة من اربعه شبكات بتري ملونة وشبكة بتري عادية لتوليد مفتاح معقد شبه عشوائي. تمتلك البتري نت موديل مثالي لتوليد مفتاح معقد طويل. يتطلب هذا النظام مفتاح قصير ذا طول ۱۲۸بت كقيمة ابتدائية متفق عليها من قبل الطرفين المرسل والمستقبل لتكون التاشير الابتدائي لشبكات البتري الملونة . يختلف الناتج المتولد من كل شبكات البتري الملونة من وقت الى اخر بالاعتماد على انتقال القيم بين عقد الشبكة والتي تختلف من واحدة الى اخرى. تزيد عملية ربط شبكات البتري الملونة مع شبكة بتري عاديه من اللاخطية للمفتاح المتولد .استخدمت عملية الترميز الرمادي واعادة ترتيب النص الصريح في النظام المقترح من اجل زيادة امن النص المشفر المتولد. استخدمت في هذه الاطروحة الاختبارات الاحصائية لقياس عشوائية المفتاح المتولد والكشف عن نقاط ضعفه. وقد بينت هذه الاختبارات ان المفتاح المتولد باستخدام شبكة بتري يمتلك عشوائية جيدة. | Cryptography is the science of protecting the important information from an unauthorized people. Stream cipher encrypted one individual bit of a plaintext message at a time by XOR operation with the key stream, therefore an important part of stream cipher is key generation.The proposed system bases on a combination of four coloured petri nets and one ordinary petri net to generate secure pseudo random key, Petri net has a perfect model to generate complex key sequence. This system requires (128 bits) initial short key shared between the sender and the receiver by a secure channel to be an initial marking for CPNs and the output of them are different from one time to another depending on the firing of different types of transitions. Connecting the CPNs with ordinary petri net increase the nonlinearity of the generated key. The system also consists of two operation gray coding and permutation operation to increase the security of the generated cipher text.In this thesis ,the statistical tests are used to measure the randomness quality of a key generator and to detect its weaknesses. These statistical tests show that the key generated using petri net has good randomnes

ازالة الضوضاء من الصور باستخدام تقنية الانصهار معتمدا على معاملات تحويل المويجة المتقطعة == Image Denoising Using Fusion Technique Based on DWT Coefficient

Author name: رسل حيدر جاسم
Supervisor name: اسراء هادي علي الشمري
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: University of Babylon - College Of Science - Department Of Computer Science
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: الضوضاء هو عبارة عن معلومات غير مرغوب فيها في الصورة التي تدهورت اثناء عملية النقل او استحصال الصورة. ان اثار الضوضاء يقلل من وضوح الصورة. عملية ازالة الضوضاء من الصورة يسهل من عملية المعالجة. ان مشكلة ازالة الضوضاء في المجال المكاني تعمل على تنعيم البيانات بالاضافة الى تنعيم الحواف. لهذا السبب استخدمت ازالة الضوضاء عن طريق المويجة باستخدام المجال الترددي التي تعمل في المحافظة على الخصائص المهمة للصورة والحواف بالاضافة الى ازالة الضوضاء من الصور لكن تبقى مشكلة فقدان بعض المعلومات المهمة للصورة وتكوين صورة اقل وضوحا. تلعب طريقة انصهار الصور في الوقت الحاضر التي هي احدى انواع تكنولوجيا المعلومات المتكاملة دورا هاما في العديد من المجالات وتكوين صورة ذات نوعية عالية . الهدف من انصهار الصورة هو مزج المعلومات من صور عديدة بالاضافة الى حفظ المعلومات الهامة الموجودة في الصور الاصلية واستعادة جودة الصورة بناءا على مقياس نسبة الاشارة الى الضوضاء. يتالف النظام المقترح من اربع مراحل رئيسية هي تحويل المويجة المتقطعة ،ازالة الضوضاء باستخدام المويجة ،مرحلة الانصهار ومعكوس تحويل المويجة المتقطعة. في البداية تم تطبيق تحويل المويجة المتقطعة على مجموعة من الصور بنفس الحجم والمنظر مع استخدام المستوى الثاني من تحليل المويجة ومن ثم تطبيق احد تقنيات ازالة الضوضاء باستخدام التعتيبب على اجزاء معاملات المويجة وليس على الصورة باكملها من خلال استخدام قيمة عتبة لمعامل التفصيل ومقارنتها مع معاملات المويجة حيث تم استخدام العتبة الناعمة والصلبة مع عتبات الشامله وبايز حيث تتم مقارنة كل جزء من اجزاء الصورة مع الاجزاء المقابلة لصورة اخرى لاختيار الجزء الذي يحتوي على اقل ضوضاء. بعد ذلك يتم اختيار الاجزاء المثالية التي تحتوي على اعلى قيمة نسبة الاشارة الى الضوضاء من صور مختلفة لتكوين الصورة المنصهرة . والمرحلة الاخيرة هو تطبيق معكوس تحويل المويجة المتقطعة على الصورة المنصهرة لتحويلها من المجال الترددي الى المجال المكاني للحصول على الصورة الناتجة.الصورة الناتجة هي الصورة الجديدة التي تكون اكثر ملاءمة لرؤية الانسان والادراك الالي واظهرت نتائج هذا التطبيق ان طريقة العتبة الناعمة لازالة الضوضاء تعطي نتائج افضل من العتبة الصعبة بناءا على المقياس المستخدم. يعتبر النظام المقترح غير مناسب لدمج صورتين لان نسبة الاشارة الى الضوضاء للصورة الاولى والثانية تكون متساوبة. ان تطبيق الصور الضبابية على نفس النظام المقترح لايعطي نتائج مرضية في المجال الترددي حول دمج الاجزاء المثالية للصورة ولهذا السبب تم تطبيق الصور الضبابية في المجال المكاني مع مرحلة الانصهار باستخدام التصفية العكسية والتي اعطت نتائج جيدة للصورة الناتجة . الصور التي تم استخدامها في الرسالة هي صور رمادية ذات ابعاد مختلفة مع استخدام انواع مختلفة من الضوضاء. تم تنفيذ النظام المقترح باستخدام لغة برمجة (فيجوال ستوديو2012 ) vb.net. | The noise is unwanted information in image that is corrupted during its transmission or acquisition. The noise effects reduce the effectiveness of vision. Removing noise from the image eases the processing. The problem of the noise removal in the spatial domain is smoothing the data and the edges. Wavelet denoising is the process noise removal using wavelet in frequency domain. Therefore, it uses in keeping on the edges of the image, preventing types of noises and keeping the significant features of image, but this problem causes a loss in some of important information of image and produces image less visually. In the present time, image fusion is considered as one of types of integrated technology information, it plays a significant role in several domains and production of high quality images. The goal of image fusion is blending information from several images, also it is fusing and keeping all the significant visual information that is existed in original images and restoration the image quality that is based on PSNR and SNR measures. The proposed system includes four main stages are a discrete wavelet transform (DWT), denoising wavelet, fusion stage and inverse discrete wavelet transform (IDWT). In the beginning, discreet wavelet transform applies on the set of images of the same scene and size with two decomposition level. Then is performing the denoising wavelet hard and soft thresholding on sub band of image and is not the whole it, it is achieved by threshold value (universal and bayes thresholds) for detail sub bands and compare it with wavelet coefficient. After that is selecting the optimal sub band that contain less noise based on PSNR and SNR values for different images to form the fused image. Finally, apply IDWT process to convert the fused image from frequency domain to spatial domain and is obtained the resulted image. The resulted image is a new image which is more appropriate for human vision and machine perception .The results of the application show soft thresholding method is better than of hard thresholding that is based on higher PSNR value and image visually. The proposed system is unsuccessful for fusion two images, because PSNR value of one image and another image is same. The blur images applying on same proposed don't give satisfying results in the frequency domain about fused the optimal sub bands, therefore; it is applied in the spatial domain with fusion process by using inverse filtering and getting on the good results. The images are utilized in this thesis are gray images that different dimensions with using different types of noise as (salt &pepper, gaussian, Poisson and speckle) and the proposed system is performed using visual basic.net 2012 programing language.

خوارزهية التوجيه الهجينة لاتصاللات الماكنة مع ملكنة == Hybriid Routiing Allgoriithm for Machiine to Machiine Communiicatiion

Author name: باسم جميل علي
Supervisor name: سعد طالب حسون الجبوري
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - College Of Science - Department Of Computer Science
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: The wireless communication devices have witnessed rapid growth in the recent years. Such growth and its useful applications led to the appearance of new applications known as "machine - to - machine" (M2M) communications. M2M plays a big role in finding the best hopeful explanation to change the current and the future smart widespread requests. Most of the smart wireless devices may perform as servers, collection of data and/or delivering the data at real time to users in a certain collaborative fashion.M2M communication domain consists of a huge number of tiny nodes and gateway (or sink) that are suffer from suffer from resource constrains like power limitation, storage capacity, radio limitation, data processing, etc.. Thus, it is necessary to find methods to increase node's lifetime as long as possible and consequently the overall sensor network. M2M devices consume considerable amount of energy due to communication process comparing to other process. This process depends on message size and the distance between the sender and the recipient. Thus reducing the packet size and finding a low energy aware routing procedure is necessary to save nodes energy.This thesis adopted compressed sensing (CS) as a modern data compression technique, modified Gossip algorithm as a flat protocol and introduced hybrid Gossip based low energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) protocols as a new hybrid routing algorithm. CS combined with LEACH protocol named LEACHCS and the results that are reported from LEACHCS showed that the communication process can be improved in term of the channel bandwidth (B.W) utilization, increasing network throughput and saving node's communication energy.Gossip data aggregation technique is a biologically inspired paradigm of contagion inspired from behavior of the disease infection process. Its procedure is based on the help of neighboring nodes and employs the randomization technique to form a chain of the intermediary nodes (route). The modification of Gossip based on the selection operation of the next node hop. This thesis introduced three versions of modifying Gossip : a) Modify Gossip named (DGossip), in which a chain of intermediary nodes can be formed according to the relative node's energy and relative nodes displacement to the sink instance of randomization technique in the original Gossip. b) The formation of intermediary nodes based on the relative energy of neighbor nodes and nearest node to the source node called EN_Gossip. c) A hybrid of EN_Gossip and EL_Gossip named ENL_Gossip is introduced as a new version. In ENL_Gossip, a chain of intermediary nodes is collected through alternating use of both EN_Gossip first then EL_Gossip starting from the source node till reached the sink.The results showed that the DGossip is significantly better than others in term of the average remaining energy of network and latency time (in terms of number of hops), while ENL_gossip outperforms the others in term of network's live time.A new hybrid algorithm is proposed which combined Gossip as a bio - inspired technique with LEACH as a hierarchical multi - hop routing algorithm called LEACHGossip algorithm. This algorithm uses LEACH for clustering configuration purpose, while Gossip applies for each CH (or normal node) that is away (do m) from the sink (or from its associated CH). The simulation results proved that it outperforms LEACH about more times in terms of congestion between CHs and BS, node still alive and energy saving. Thus, the above mentioned procedures can be considered as efficient communication protocols for M2M communication networks in term of energy saving.

تحديد مكان وهوية المتكلم باستخدام تقنية توجيه حزم الاشارة المحسنة

Author name: علي يعكوب يوسف
Supervisor name: حسين عطية لفتة الخالدي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - College Of Science - Department Of Computer Science
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: Automatic speech recognition (ASR) systems perform well when using a close - talking microphone, However, many environments (Hands - free) where the use of such microphones is undesirable for reasons of convenience. In a hands - free environment, the noise and reverberation degrade the accuracy of recognition. An enhanced approach using microphone array for speaker localization and enhancement of speech signal input to an automatic speech identification system was proposed. The proposed system using enhanced beamforming technique based on Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) for speaker localization with multi - microphone arrays. The strongest output beam signal corresponding to selected microphone array, used for the speaker identification. The identification phase based on using Mel Frequency Cepstrum Coefficient MFCC for feature extraction and enhance LBG algorithm for speaker modeling.Speaker identification accuracy in using proposed method were compared with conventional beamforming method, It was found that the higher recognition accuracy than previous approaches, and in experiments using speech signals that were artificially corrupted by additive noise. The proposed system provided a consistent, improvement in recognition accuracy for several experiments in simulation environments. It is also showing the benefit of usingmicrophone array processing. The localization phase evaluated using SNR, showing enhanced ratio after applying enhanced beamforming that estimate speaker location. The results showing localization accuracy 96.8% and 98.1% recognition accuracy where achieved.

نظام توصيات قائم على الويب لانتشار الاوبئة == Web - Based Recommender System for Spread Epidemics

Author name: حيدر محمد حبيب مجيد
Supervisor name: نبيل هاشم الاعرجي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - College Of Science - Department Of Computer Science
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: The usage of Online Social Networks, such as Facebook and Twitterbecomes more and more popular in order to exchange and disseminate news andinformation in real - time. Twitter in particular allows the instant dissemination ofshort messages in the form of microblogs to followers. This dissertation exploresand examine the usage of how social networks, such as the microblogging toolTwitter, can help in the detection of spreading epidemics and reducing time delaybetween the emergence of disease and report sick to the health authorities suchas World Health Organization (WHO).Text classification has been used to classify the patients and non - patients(positive / negative). Sentiment Analysis (SA) and Linear Support VectorClassifier (LSVC) have been applied in the classification patients. In thisdissertation, four diseases have examined. Diseases that have most similarity intheir symptoms have been taken in order to classify patients based on theirsymptoms by applying a recommendation system techniques. Symptoms - basedHealthcare Recommender System is new approach in this work. It uses patientsymptominstead of user - item in traditional Collaborative Recommender System.Collaborative Filtering (CF) has been applied in order to recommend whichdisease the patient may has. CF shows an indicator that users on Social Networkshave not enough knowledge to mention all symptoms for specific disease, that’sled to classify patients to more than one disease according to common symptomsthat mentioned by patients.Geolocation of users that classified as patients has been extracted in orderto recommend health authorities that there is a certain area might has a beginningof spread disease. An implicit geocoding of users has been extracted by usingGoogle Maps Geocoding API to avoid neglecting those who don’t have explicitgeolocation.IISuspected areas has been weighted by computing a Confidence Factor(cFactor) of Tweet source whatever it comes from mobile or desktop. cFactorhelp in reducing time consuming into 29% of collecting and processing data.Weighted and Geographic Symptoms - based Recommender (WGSR) model hasbeen created detect, classify and visualize patients on the map.The accuracy of WGSR model reached to %94 in the classification andmore than %80 with the real reports of World Health Organization (WHO) whichrefers as a very good and can be improved for better results.

ضغط البيانات باستخدام تمثيل الترميز التسلسلي == Data Compression By Using Chain Code Representation

Author name: فنر علي جودة
Supervisor name: توفيق عبد الخالق الاسدي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: In this thesis we have proposed an efficient lossless image compression system. This system consists of two parts : the first part is compression procedure that is based on two approaches of chain code representation. The first approach is Variable Vertex

اكتشاف العيب للصور الشعاعية مع التعليق باستخدام المربع الاصغر لماكنة الدعم الموجه وقواعد عامة وخاصة للتصنيف == Defect Detection of Radiography Image With Annotation Using Lssvm_Gsc Techniques

Author name: وفاء محمد سعيد الاسدي
Supervisor name: يحيى مهدي هادي الميالي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - College Of Science - Department Of Computer
Language: English
University location: Babylon
Key words:
  • Image Processing
  • Weld Image Defect Detection
  • Image annotation
  • Radiography Image
First pages:
Abstract: استرشادا بالشعوربالمسؤولية ورغبة في مساعدة اكتساب معرفة عميقة حول دراسة تنوع العيوب في صور التصوير الشعاعي، لهذا سنتعرف على هذه العيوب الموجودة في هذه الصور، ومن ثم اعطاء كل صورة بعض الكلمات التي تعكس محتوياتها الرئيسية، وبناء قاعدة بيانات للصور مع الشرح | Guided by the sense of responsibility and its desire to help gain a deep knowledge and the diversity of the defects exist in the radiography images, this Dissertation recognizes the defects exist in the these images, then given each image some keywords re

نمذجة مقتزح لتحسين تنبؤ استيقاظ متوسط التحكم بالوصول في شبكات الاستشعار اللاسلكيه == Modeling A Suggested Modified Predictive Wakeup Medium Access Control on WSN

Author name: فوزية وليد خزعل
Supervisor name: سعد طالب حسون الجبوري
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: University of Babylon - College Of Science - Department Of Computer
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: The deployment of the wireless sensor networks (WSN) was increased due to the rapid development in all electronic and communication devices. There are many problems and challenges regarding their applications. One of their major challenges is the energy p

تصميم وبناء نظام هجين للتنبؤ بالشكل الثلاثي للبروتينات == Design And Implementation of Hybrid System For Protein Tertiary Structure Prediction

Author name: مهند محمد جاسم الياسري
Supervisor name: نبیل ھاشم الاعرجي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - College Of Science - Department Of Computer
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: تبقى مشكلة التنبؤ ببنية البروتين كنوع من التحدي العقلي والتنفيذي على حد سواء. (PSP) تبقى مشكلة التنبؤ ببنية البروتين وبالتالي فان اهداف هذه الاطروحة هي : اولا، اقترح منظورا جديدا للمساهمة في تطوير وزيادة المعرفة في مجال "طي البروتين العملية" (عن طريق وصف | The Protein Structure Prediction (PSP) problem remains as both mental and implemental challenge. Therefore, the objectives of this dissertation are : First, suggest new perspective for contributing in development and knowledge increasing in the "protein f

تقنية توليد مفتاح منحنيات بزير بالاعتماد على بصمة الاصبع لامنية المعلومات == Bezier Curves Key Generation Based on Fingerprint For Secure Information

Author name: وائل مهدي بريج
Supervisor name: وسام سمير بهية
General topic: Computer Science
Specific topic: Information Technology
Degree: Master
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: المقاييس الحيويه هي احد الحقول المهمه في تعريف هوية الانسان والامنيه. بصمة الاصبع فريده لكل شخص وهي لاتتغير خلال الحياة. تقترح هذه الاطروحه تقنيه جديده في امن المعلومات والتثبت من هوية المرسل من خلال توليد مفتاح تشفير من بصمة الاصبع. يعتمد المفتاح المتولد | Biometrics is one of the important tendencies in human identification and security. Fingerprint is unique for any individual and it is not change through the life. This thesis suggests an approach for information secrecy and authentication on networks. T

تقويم امنية البلوتوث باستخدام تقنية المنطق المضبب == Evaluation of Bluetooth Security Based on Fuzzy Logic Technique

Author name: سمير حميد عبد الشهيد
Supervisor name: ستار بدر سدخان المالكي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: University of Babylon - College Of Science - Department Of Computer
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: خوارزمية تشفير البلوتوث E0 هي نوع من انظمة التشفير الانسيابي، مع امنية جيدة، والتي تستخدم على نطاق واسع في نظام الاتصالات اللاسلكية. الهدف الرئيسي لهذه الرسالة هو استخدام المنطق المضبب لتصميم مقوم هما (E تم اختيار معلمتين ( يتعلقان بمتتابعة المفتاح الم | The Bluetooth E0 cryptosystem is a type of the stream cipher cryptosystem, with good security, and it is widely used in wireless communication systems.The main aim of this thesis is to use the Fuzzy Logic to design an evaluator for the security of Bluet

تطوير التخويل المعتمد على البايومترك لنقل بيانات امنة عبر البيئة السحابية == Developing A Biometric Based Authentication To Secure Transferring Data Via Cloud Environment

Author name: احمد عبد الرضا عباس
Supervisor name: وسام سمير بهية
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - College Of Science - Department Of Computer Science
Language: English
University location: Babylon
First pages:
1 ... 12 13 14 15 16 ... 19