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2 résultat(s) recherche sur le mot-clé 'IoT Big data système de surveillance'
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Titre : La surveillance des personnes âgées dans les milieux sensibles Type de document : texte imprimé Auteurs : Alem,Yasmine, Auteur ; Abdallah Khababa, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2021 Importance : 1 vol (71 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires Mots-clés : IoT
Big data
système de surveillanceIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Les personnes âgées ont besoin d’une prise en charge quotidienne plus importante
lorsqu’ils sont en dehors de l’hôpital et surtout dans la maison. Un système de surveillance
continue des paramètres physiologiques peut être envisagé comme solution face
au problème déjà identifié. Ce système de santé basé sur la technologie IoT (Internet des
objets) et le traitement Big Data permettra au médecin de visualiser l’état de santé du
patient à distance et en temps réel.
Pour cela la carte Raspberry Pi est utilisée comme passerelle ou support des périphériques
d’entrée des capteurs qui sont connectés physiquement à un patient et pour
envoyer les valeurs des paramètres physiologiques collectées à l’ordinateur du médecin via
Internet. Ainsi, le traitement nécessaire peut être administré immédiatement au patient
par le médecin à distance, ce qui élimine le nombre de présence du patient à l’hôpital.
Par conséquent, les médecins peuvent sauver des vies humaines en leur fournissant des
services plus rapides et à tout moment. Dans cet mémoire, le rôle de l’Internet des objets
à l’aide des nouvelles technologies impliquées et du traitement Big data a été démontré
dans le domaine de la santé.Côte titre : MAI/0491 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1yn8GLTojnwKEleEhZ1cLXO6Jjs6maE93/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : La surveillance des personnes âgées dans les milieux sensibles [texte imprimé] / Alem,Yasmine, Auteur ; Abdallah Khababa, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2021 . - 1 vol (71 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires Mots-clés : IoT
Big data
système de surveillanceIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Les personnes âgées ont besoin d’une prise en charge quotidienne plus importante
lorsqu’ils sont en dehors de l’hôpital et surtout dans la maison. Un système de surveillance
continue des paramètres physiologiques peut être envisagé comme solution face
au problème déjà identifié. Ce système de santé basé sur la technologie IoT (Internet des
objets) et le traitement Big Data permettra au médecin de visualiser l’état de santé du
patient à distance et en temps réel.
Pour cela la carte Raspberry Pi est utilisée comme passerelle ou support des périphériques
d’entrée des capteurs qui sont connectés physiquement à un patient et pour
envoyer les valeurs des paramètres physiologiques collectées à l’ordinateur du médecin via
Internet. Ainsi, le traitement nécessaire peut être administré immédiatement au patient
par le médecin à distance, ce qui élimine le nombre de présence du patient à l’hôpital.
Par conséquent, les médecins peuvent sauver des vies humaines en leur fournissant des
services plus rapides et à tout moment. Dans cet mémoire, le rôle de l’Internet des objets
à l’aide des nouvelles technologies impliquées et du traitement Big data a été démontré
dans le domaine de la santé.Côte titre : MAI/0491 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1yn8GLTojnwKEleEhZ1cLXO6Jjs6maE93/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0491 MAI/0491 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : D´etection des cyber-attaques dans l’internet des objets Type de document : texte imprimé Auteurs : Rafika Saadouni, Auteur ; Amina Khacha, Auteur ; Zibouda Aliouat n´ee Zouaoui, Directeur de thèse Année de publication : 2022 Importance : 1 vol (67 f .) Format : 29cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : IoT
Big data
système de surveillanceIndex. décimale : 004 Informatique Résumé :
Le d´eveloppement croissant des dispositifs IoT (Internet des objets) cr´e´e une grande
surface d’attaque pour les cybercriminels afin de mener des cyberattaques. Parmis
les solutions cr´e´ees pour garder la s´ecurit´e est la cr´eation d’un IDS (un syst`eme de
d´etection d’intrusion) plus intelligent avec l’apprentissage profond. L’objectif de ce travail
est d’´etudier les performances des m´ethodes d’apprentissage profond et s´electionner
les r´eseaux de neurones les plus efficace pour faire une combinaison entre eux afin
d’obtenir un mod`ele hybride performant permettant de r´esoudre les probl`emes des
r´eseaux en s´ecurit´e. Nous avons ´evalu´e les m´ethodes propos´ees avec les trois ensembles
de donn´ees NSL-KDD, CICIDS-2017 et EDGE-IIOt. Nous avons ´egalement pr´esent´e
une ´etude comparative avec deux algorithmes d’apprentissage automatique dans deux
types de classification (binaire et multi-classes), en utilisant diff´erentes m´etriques dans
l’´evaluation des performances importants pour la d´etection des intrusions (taux de
d´etection, taux de fausses alarmes et temps de d´etection). Les r´esultats exp´erimentaux
ont montr´e que les performances des approches de deep learning (DL) propos´ees sont
sup´erieures `a celles des algorithmes de machine learning (ML) traditionnels et les
mod`eles propos´e hybrides mieux que le mod`ele pure.Côte titre : MAI/0638 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1pWlSTAy1JiaEdWdWtA4i8Xpw1pOQlMGO/view?usp=share [...] Format de la ressource électronique : D´etection des cyber-attaques dans l’internet des objets [texte imprimé] / Rafika Saadouni, Auteur ; Amina Khacha, Auteur ; Zibouda Aliouat n´ee Zouaoui, Directeur de thèse . - 2022 . - 1 vol (67 f .) ; 29cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : IoT
Big data
système de surveillanceIndex. décimale : 004 Informatique Résumé :
Le d´eveloppement croissant des dispositifs IoT (Internet des objets) cr´e´e une grande
surface d’attaque pour les cybercriminels afin de mener des cyberattaques. Parmis
les solutions cr´e´ees pour garder la s´ecurit´e est la cr´eation d’un IDS (un syst`eme de
d´etection d’intrusion) plus intelligent avec l’apprentissage profond. L’objectif de ce travail
est d’´etudier les performances des m´ethodes d’apprentissage profond et s´electionner
les r´eseaux de neurones les plus efficace pour faire une combinaison entre eux afin
d’obtenir un mod`ele hybride performant permettant de r´esoudre les probl`emes des
r´eseaux en s´ecurit´e. Nous avons ´evalu´e les m´ethodes propos´ees avec les trois ensembles
de donn´ees NSL-KDD, CICIDS-2017 et EDGE-IIOt. Nous avons ´egalement pr´esent´e
une ´etude comparative avec deux algorithmes d’apprentissage automatique dans deux
types de classification (binaire et multi-classes), en utilisant diff´erentes m´etriques dans
l’´evaluation des performances importants pour la d´etection des intrusions (taux de
d´etection, taux de fausses alarmes et temps de d´etection). Les r´esultats exp´erimentaux
ont montr´e que les performances des approches de deep learning (DL) propos´ees sont
sup´erieures `a celles des algorithmes de machine learning (ML) traditionnels et les
mod`eles propos´e hybrides mieux que le mod`ele pure.Côte titre : MAI/0638 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1pWlSTAy1JiaEdWdWtA4i8Xpw1pOQlMGO/view?usp=share [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0638 MAI/0638 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible