تشكل عمليات نقل البيانات الخالية من األخطاء في أنظمة االتصاالت، نتيجة وجود كثيٍر من التي تحدث في القناة بسبب الضجيج وعوامل الوسط األخرى. تعد ترميزات كشف وتصحيح األخطاء من أفضل الوسائل لمواجهة هذه المشاكل حيث تستخدم هذه التر ميز ات لحماية المعلومات في الذواكر وأثناء نقلها، حيث تتحدد جودة الترميز بعاملين أساسيين هما: عدد األخطاء المكتشفة والقدرة على تصحيحها. يعد ترميز هامينغ من أهم الترميزات القادرة على كشف خطأ وحيد وتصحيحه. ففي هذا البحث قمنا بتطوير مرمز ومفكك ترميز هامينغ ليصبح قادر على كشف خطأ مزدوج وتصحيحه أيضا. وتم التعديل على بنية VLSI له ليتمكن من تحديد الخطأ الثنائي باستخدام الـ Matlab والمكتبة Simulink للتصميم والمحاكاة. وبما أن المنطق العكسي هو أحد األساليب الواعدة لتقليل الطاقة المبددة. حيث يكون لها القدرة على إنتاج أجهزة إلكترونية عالية السرعة للغاية وتوفر الطاقة ونظرا إلى أن التسامح مع العطل يزيد من وثوقية النظام لذا تم استخدام بوابات المنطق العكسي المتسامحة مع العطل .

أصبح لاستخدام وسائل التكنولوجيا وتطبيقات الويب دور كبير في حياتنا في الوقت الراهن بما تقدمه من خدمات ومهام كبيرة سواء على مستوى الأفراد، أم على مستوى الشركات والمنظمات وغيرهم.

إن أمن تطبيقات الويب والبيانات وحمايتها مهم جداً لما يشكله الضعف الأمني من تهديد كبير على أمن البيانات وسريتها وعلى خصوصية المستخدمين، ولذلك ازدادت الحاجة إلى اختبار الاختراق كوسيلة لتقييم أمان تطبيقات الويب.

تهدف هذه الرسالة إلى البحث عن حلول لموضوع الاختراقات، وذلك من خلال إيجاد أفضل الأدوات التي تمكّننا من اختبار مدى جودة المواقع وأمانها. وهذا ما ينتج عنه السرعة في اكتشاف الثغرات والعمل على إصلاحها قبل التّمكن من عملية الاختراق من قبل المهاجمين، بالإضافة إلى التعرّف على أهم الثغرات وأخطرها التي تواجه مواقع الويب وتقديم استراتيجية مناسبة لتعزيز الأمن السيبراني للمواقع ودعمها.

كما تهدف إلى تحسين أمن تطبيقات الويب من خلال تحديد درجة حماية المواقع، حيث إن الأدوات لا تعطينا درجة حماية المواقع، ولذلك من خلال دمج الذكاء الصنعي مع الأمن السيبراني قمنا بداية ببناء قاعدة بيانات تضم مجموعةً كبيرةً من الخصائص، ثم قمنا بتصميم نظام شامل ليتم إضافته إلى أداة اختبار الاختراق، حيث توصلنا إلى نتائج ذات دقة عالية تمكّنا من خلالها من تحديد درجة حماية المواقع وتحسين أمن تطبيقات الويب.

تقترح هذه الدراسة خوارزمية جديدة لتجذير كلمات اللغة العربية تعتمد على أسلوب التجذير الثقيل وتحاول حل مشكلة تعدد الأشكال لنفس الكلمة بإعادتها إلى جذرها.

تعتمد الخوارزمية المقترحة على إدخال قواعد جديدة للتجذير تزيد كفاءة تحديد الكلمات. هذه الخوارزمية تسهم في تعزيز كفاءة وسرعة استرجاع المعلومات ومحركات البحث. يمكن باستخدام هذه القواعد تحديد ما إذا كان تسلسل الزوائد هو جزء من الكلمة الأصلية أم لا وإزالة هذه الزوائد لإرجاع الكلمة إلى أصلها. تم إنشاء أكبر قائمة للكلمات الشائعة، وتقديم فكرة جديدة هي عبارة عن قائمة بالكلمات الغريبة وهي كلمات لا تنتمي إلى اللغة العربية، نحصل من خلال هاتين القائمتين على أكبر نسبة تخفيض في الكلمات المستثناة من عملية التجذير بالمقارنة مع خوارزميات تجذير غيرها.

تم تطوير أداة جديدة لتجذير كلمات اللغة العربية باستخدام لغة البرمجة Java، تسمح هذه الأداة للمستخدم استخدام أي مجموعة بيانات لإجراء تجذير عليها واختبار المجذّر المقترح. يزيد المجذّر المقترح دقّة التجذير إلى 75% وهو أفضل من استخدام مجذر Khoja الذي حقّق دقّة 56% على نفس مجموعة البيانات.

يعد السرطان (وفقاً لمنظمة الصحة العالمية WHO) السبب الرئيس للوفاة في جميع أنحاء العالم. بالمقابل، تتحسن معدلات البقاء على قيد الحياة لأنواع كثيرة من السرطان بفضل التحسينات التي تشهدها طرق الكشف عن السرطان وعلاجه والوقاية منه. يُعد سرطان الرئة نوع من السرطانات التي تبدأ في الرئتين، وسبباً رئيساً لحالات الوفاة بالسرطان حول العالم.

تستخدم صور الصدر الشعاعية (بالأشعة السينية) كأداة للكشف عن أورام الرئة المبكرة، ويُعد تحليل واختبار هذه الصور من الإجراءات الطبية الشائعة، نظراً لتكلفتها المنخفضة وانتشارها الواسع، ولكن الأخطاء الجسيمة في التشخيص سيكون لها آثار سلبية كبيرة، أو حتى يمكن أن تؤدي إلى وفاة المريض. يمكن أن يساهم وجود طرق آلية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل هذه الصور في تحسين الكفاءة وتقليل احتمالية حدوث أخطاء في التشخيص.

 يتناول هذا البحث تصميم خوارزمية معتمدة على الشبكة العصبونية الالتفافية والمعالجة المسبقة للصورة لتصنيف صور الأشعة السينية للصدر إلى فئتين (إما تحتوي على كتل في الرئة أو لا تحتوي على كتل في الرئة). حيث سنقوم ببناء شبكة CNN لهذا العمل.

تم اقتراح واختبار ثماني منهجيات للخوارزمية تتضمن معيار الضغط JPEG وتقنيات تحسين الصورة الآتية:

⦁ مرشح تسوية الهيستوغرام HE.

⦁ تصحيح غاما Gamma Correction.

⦁ مرشح تسوية الهيستوغرام التكيفي المحدود التباين CLAHE. 

⦁ المرشح الوسيط Median Filter.

 أظهرت النتائج أن المنهجية المتضمنة تطبيق مرشح CLAHE ومعيار JPEG حققت دقة أعلى مقارنة بباقي منهجيات الخوارزمية المقترحة، حيث بلغت دقة التثبيت للنموذج 92.41% و F1-Score بلغت 0.556 . من جهة أخرى، ساهم استخدام معيار JPEG لضغط الصور المحسنة بتقليل حجم مجموعة البيانات، مما خفض من مدة تدريب النموذج، بالتالي تحسين دقة التثبيت للنموذج.

يعتبر إبقاء البيانات الضخمة آمنة من أهم التحديات وخاصة بعد تزايد حجم البيانات بشكل كبير وسريع حيث إن هذا التزايد يؤدي لحدوث مشاكل كبيرة فيما يخص األمن والخصوصية. إذ جعلت التغيرات المستمرة والتنوع الكبير للبيانات عملية اكتشاف السلوكيات غير الطبيعية داخل الشبكات وتحليلها بطريقة آمنة باستخدام تقنيات تحليل البيانات التقليدية أمر صعب ومعقد. جاءت تقنيات تعلم اآللة للمساعدة في تحليل الكم الهائل من البيانات والمساعدة في اكتشاف االختراقات ضمن الشبكات. في هذا البحث تم االعتماد على تقنيات التعلم اآللي في تصميم مصنف قادر على كشف االختراقات األمنية في الشبكات وتحديد نوع هذه االختراقات. يناقش البحث بشكل أساسي االختيار األمثل لهيكلية الشبكة العصبونية من حيث تحديد العدد األمثل للطبقات الخفية والعدد األمثل للعصبونات الموجودة فيها، بتقييم قيم متوسط مربع الخطأ الناتج بعد كل عملية تدر يب للشبكة العصبونية كما أنه تم إخضاع قاعدة البيانات الضخمة إلى عملية معالجة أولية و أظهرت النتائج المنجزة في بيئة الماتالب األداء األفضل للمصنف المقترح المرتكز على نموذج الشبكة العصبونية مقار نة مع خوارزميات التصنيف األخرى.

يعد التعلم العميق والرؤية الحاسوبية من أهم علوم الذكاء الاصطناعي التي تطورت بشكل كبير وتزايد الاهتمام بها في الآونة الأخيرة حيث تم توظيف هذا التطور ببناء تطبيقات ذكية في مختلف المجالات التعليمية والصناعية والتجارية والأمنية والطبية وغيرها، وبما أن البيانات الطبية تعتمد على الصور بشكل كبير جداً يوجد استخدامات واسعة للرؤية الحاسوبية في المجال الطبي ومن أهمها طرق التشخيص الحديثة وتحليل الصور الطبية. يقترح هذا البحث استخدام خوارزميات التعلم العميق الفعالة للكشف عن ورم الدماغ حيث أنه كلما كان الكشف عن الورم سريعاً ودقيقاً تزداد فرص نجاح العلاج وبالتالي انخفاض معدل الوفيات بهذا المرض. تم اقتراح نموذج تعلم عميق يعتمد على الشبكات العصبونية الالتفافية CNN للكشف عن ورم الدماغ، وتدريب هذا النموذج على قاعدة بيانات صور رنين مغناطيسي MRI تتألف من 253 صورة تنقسم إلى قسمين 155 سليمة و98 مصابة (تحتوي على ورم). تم أولاً القيام بعمليات معالجة للصورة لتهيئتها لتصبح بمواصفات مقبولة لاستخدامها في نموذج التعلم العميق، ثم تمت المقارنة بين عدة نماذج حيث تم الاستفادة من النماذج المدربة مسبقاً pre-trained models  باستخدام تقنية نقل التعلم transfer learning وتم تحقيق أفضل دقة تقييم باستخدام النموذجxception  وأخيراً تم تطبيق تقنية الضبط الدقيق fine tuning  على هذا النموذج ليصبح أكثر ملائمة للمهمة المطلوبة وأعطت النتائج دقة 95% وحساسية90%  وخصوصية 100% و AUC=0.95 ، بالإضافة إلى ذلك تم اقتراح نموذج لتشخيص إشارات الدماغ التي تم الحصول عليها من خلال التخطيط الكهربائي EEG للكشف عن وجود نوبة صرع وتدريب النموذج على قاعدة بيانات معيارية من مستودع UCI Machine Learning تحتوي على 11500 عينة حيث تم أولاً استخدام خوارزمية تحليل المكون الرئيسي PCA لاستخراج الميزات ثم تمت المقارنة بين مجموعة من خوارزميات التعلم الآلي والشبكات العصبونية الاصطناعية من أجل عملية التصنيف وأثبتت الأخيرة تفوقها على باقي الخوارزميات وحققت دقة 97% و AUC=0.993 وهو مستوى دقة جيد جداً بالمقارنة بما يمكن تحقيقه من خلال المراقبة البصرية لإشارات EEG وبالتالي توضح النتائج فعالية النماذج المقترحة كنموذج مساعد للأطباء وأخصائي الأشعة في الكشف المبكر عن أورام الدماغ و نوبات الصرع وللتحقق من صحة نتائجهم.

تتطلَّب الرَّؤيا الخاصة بعام 2020، والتي يمكن عنونتها بإنترنت الأشياء الذي يعني بناء مجتمع ذكيّ مُتكامل بعيداً عن تدخُّل البشر، نظاماً ما قادراً على تلبية متطلبات كل الأشياء الموجودة بسرعة عالية جداً وبجودة مرتفعة للغاية. 

لِكوَن نظام الجيل الخامس الخليويّ يملك معدل معطيات يصل إلى 10 Gbps وتأخير زمني متناهي في الصغر يصل إلى أقل من 1 msec، تمَّ تبنّيه في هذا البحث وتحليل أدائه في بيئات مختلفة مُقارِبة لإنترنت الأشياء.

استنَدت الدّراسة على المعيار الموضوع من قِبل هيئة مشروع شراكة الجيل الثالث 3GPP ’’3rd Generation Partnership Project’’ من خلال تفعيل التقنيات والمواصفات المحددة له في عدة سيناريوهات، وقياس الإنتاجية (Throughput) ومقارنتِها من أجل نماذج قنوات مختلفة.

أُجريَت المحاكاة باستخدام برنامج Matlab وذلك بالاعتماد على لغة البرمجة C++، وأثبتت النتائج فعاليَّة الجيل الخامس في بيئات إنترنت الأشياء المختلفة ولكن مع مراعاة ظروف الانتشار ونموذج القناة المستخدم والاستثمارات المالية الممكنة.

تعد أنظمة اتصالات الجيل الخامس ثورة في مجال سوق الاتصالات اللاسلكية، حيث أن الأجهزة الذكية تحتاج إلى نطاق واسع من الترددات. هذه الثورة السريعة دفعت الباحثين إلى تطوير تكنولوجيا الاتصالات في مجالي البرمجيات والمعدات. كما يعتبر مجال تصميم الهوائيات من المجالات الأساسية التي تحتاج إلى تطوير مستمر لخدمة أنظمة اتصالات الجيل الخامس.

الهدف الرئيسي من هذا العمل هو تصميم هوائي رقعة شرائحي Microstrip Patch Antenna (MPA) يعمل عند التردد 28 GHz ويحقق جميع الخصائص الهامة لأنظمة اتصالات الجيل الخامس ومنها الكفاءة العالية وتوفير نطاق تردد واسع يتجاوز 1GHZ وكسب أكبر من 12 dB. الهوائي المقترح في هذا العمل صمم لكي يعمل على الترددات العالية (موجات بطول موجي قصير يقاس بالمليمتر)، بالإضافة إلى ذلك، فإنه عند تصميم هوائي رقعة شرائحي (MPA)، هناك ثلاثة بارامترات أساسية وهي نوع مادة الركيزة (طبقة الأساس) وارتفاع الركيزة وتقنية التغذية، وهذه البارامترات لها تأثير كبير على أداء الهوائي وإذا لم يتم اختيار هذه العناصر بشكل مناسب فلن يغطي الهوائي متطلبات أنظمة اتصالات الجيل الخامس، وقد تم إجراء تحليل مقارن لأداء الهوائي بناءً على بارامترات التصميم الثلاثة هذه، حيث تم إيجاد الركيزة Rogers RT-duroid5880، وارتفاع الركيزة Hs=0.4 mm، وتقنية التغذية المقترنة بالفجوة كأفضل المعايير وفقاً لمتطلبات النظام اللاسلكي 5G، وقد تم تحقيق كسب بلغ 8.23 dB للهوائي المفرد، وعرض نطاق ترددي 1.1 GHz، أما بالنسبة للكفاءة الإشعاعية فقد تجاوزت 92 %، وبهدف تحسين عرض النطاف الترددي تم إحداث فتحة مستطيلة الشكل في الهوائي المصمم فازداد عرض النطاق الترددي إلى القيمة 1.24 GHz، ومن منطلق العمل على تحسين الاتجاهية وكسب الهوائي فقد تم تصميم هوائيات مصفوفية مكونة من 1x2، 1x4، 1x8، 1x16 عنصراً بالاعتماد على تصميم هوائي الرقعة الشرائحي المفرد الأفضل، وقد تم إيجاد أن مصفوفات الهوائيات 1x8 و1x16 تحقق شروط نظام اتصالات 5G ولكن تم اعتماد المصفوفة 1x8لأنها تلبي الشروط بعدد أقل من العناصر كما أنها حققت كسب بلغ 15.7 dB. وقد تم استخدام تقنية DGS لتخفيف الاقتران المتبادل بين عناصر الهوائيات في المصفوفات.

وتم استخدام برنامج CST Microwave Studio (CST MWS) في عمليات المحاكاة والتقييمات لمقاييس الأداء المختلفة.

تعد شبكات الألياف الضوئية العمود الفقري وراء تطور الاتصالات وإمكانية ربط القارات حول العالم بسبب سعة المعلومات الكبيرة التي تتمتع بها هذه الألياف ومسافات الإرسال الطويلة ومعدل البيانات المرتفع. إلّا أنّ استهلاك عرض المجال المخصص لإرسال المعلومات ضمن القناة الواحدة بسبب الاستخدام المتزايد للإنترنت والتطبيقات المرتبطة به، إضافة إلى الاتصال الهاتفي عبر الانترنت وتحميل الأفلام والموسيقى بشكل متزايد من كل مكان، دفع الباحثين للبحث عن تقنيات جديدة لزيادة عرض المجال، فالمستخدمون سيتعرَّضون قريباً لاختناق عنق الزجاجة في استخدامهم للتطبيقات المرتبطة باتصالات الألياف الضوئية.

ﺗﻌد تقنيات ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻹﺷﺎرة اﻟﺮﻗﻤﻴﺔ DSP مهمة جداً للأجيال القادمة من نظم الاتصالات الضوئية المتماسكة. وقد تمّ في هذا البحث تخفيف التأثيرات اللاخطية في الأنظمة الضوئية المتماسكة اعتماداً على تقنيات معالجة الإشارة الرقمية. يمكن أن نقسم هذا العمل إلى جزأين: الأول تخفيف تعديل الطور الذاتي Self-Phase Modulation(SPM)في نظام ضوئي متماسك باستخدام خوارزمية الانتشار الخلفي الرقمية Digital Back Propagation(DBP)، ودراسة تأثير كل من طول الليف واستطاعة المرسل والمساحة الفعّالة لمقطع الليفEffective Area(Aeff) على تعديل الطور الذاتي SPM. والجزء الثاني اختبار نظام WDM بثلاث قنوات إرسال، تتألف كل قناة من مرسل DP-QPSK بمعدل إرسال 112Gb/s وتعويض تأثيرات كير اللاخطية (تعديل الطور الذاتي Self-Phase Modulation SPM، تعديل الطور المتبادل Cross-Phase Modulation XPM، مزج الأمواج الأربعة Four Wave Mixing FWM) باستخدام خوارزمية الانتشار الخلفي وتحليل أداء النظام عند مسافات إرسال مختلفة بالاعتماد على قيمة معامل Q. تمت المحاكاة باستخدام المحاكي الضوئي optisystem.

تُعرف الأنظمة الكهروميكانيكيَّة الصُّغريةMicro-Electro-Mechanical Systems ، أو MEMS، أنَّها عناصر ميكانيكيَّة وكهروميكانيكيَّة مصغَّرة يتمُّ تصنيعها باستخدام تقنيَّات التَّصنيع الدَّقيق. يمكن أن تختلف الأبعاد الماديَّة لأجهزة MEMS من أقل من ميكرون واحد بكثير وصولاً إلى عدَّة ملليمترات. وقد ظهرت حسَّاسات Nano / NEMS من تقنيَّة النُّظم الكهروميكانيكيَّة الصُّغرى MEMS ودخلت هذه الحسَّاسات في الكثير من التَّطبيقات في مجال الرِّعاية الطبيَّة والصحيَّة كونها تمتلك العديد من السِّمات الَّتي تجعلها فريدةً ومميَّزةً للغاية، مثل: الحجم الصَّغير، والكتلة المنخفضة، والحساسيَّة العالية، وانخفاض تكلفة الإنتاج.

 نقدِّم في هذا البحث نموذجاً رياضيَّاً ومحاكاةً حاسوبيَّةً لحسَّاس الضَّغط السِّعوي ذو الصَّفيحة المربَّعة مثبَّتة الحواف القائم على تقنيَّة Nano-MEMS، حيث ستتمُّ الدِّراسة التَّفصيليَّة لنظريَّة انحراف الصَّفائح والنَّمذجة الرِّياضيَّة لانحناء الصَّفيحة العلويَّة للحسَّاس باستخدام طريقة العناصر المنتهية   Finite Element Method (FEM)وذلك باستخدام برنامج MATLAB. كما سيتمُّ النَّظر في هذا البحث في نوعين من المواد الغشائيَّة: Polydimethylsiloxane والبولي سيليكون، بالإضافة إلى تحسين أبعاد حسَّاس الضَّغط السِّعوي ونقله من المستوى الميكروي إلى المستوى النَّانوي والنَّمذجة والمحاكاة ثلاثيَّة الأبعاد للتَّصميم المقترح باستخدام برنامج COMSOL Multiphysics. بما أنَّ حسَّاسات الضَّغط السِّعوي مناسبة تمامًا لتطبيقات قياس الضَّغط المنخفض. فإنَّ المجال الطِّبي ينطوي على مستويات ضغط منخفضة تتراوح من عدد قليل من باسكال إلى كيلو باسكال. لذلك تمَّ تحسين الحسَّاس ليعمل في نطاق ضغط يصل إلى 8 كيلو باسكال وهو النِّطاق المستخدم لعمل حسَّاسات الضَّغط المستخدمة لقياس الضَّغط داخل العين.

أظهرت النَّتائج أنَّ التَّصميم المقترح ذو الأبعاد 850*850nm وسماكة 65nm المعتمد على مادَّة Polydimethylsiloxane يعطى أقصى انحراف للصَّفيحة بمقدار 511.802µm عند تطبيق ضغط 8kPa، في حين تبلغ السِّعة الأوليَّة للحسَّاس 10-4PF أما السِّعة بعد تطبيق الضَّغط بلغت 4pF بينما بلغت حساسيَّة الحسَّاس 0.187E-14 F/Pa. وتعدُّ هذه النَّتائج أعلى نتائج تمَّ الحصول عليها باستخدام أبعاد نانويَّة مقارنةً مع الدِّراسات السَّابقة.