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Titre : La Blockchain à la sécurité de l’internet des objets Type de document : texte imprimé Auteurs : ZitouniI ,ibtissem, Auteur ; Sarra Cherbal, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2020 Importance : 1 vol (51 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Internet des Objets
Blockchain
Sécurité
Identication
Authenti
cation
IntégritéIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
L'Internet des objets occupe un rôle très important dans notre vie quotidienne. Cependant,
elle permet de traiter des objets et échanger des données sans intervention
humaine. Par conséquent, en raison de cette indépendance totale, ces entités ont besoin
de s'identier et de s'authentier les uns aux autres et d'assurer l'Intégrité mutuelle des
données. Sinon, ils seront La cible des utilisateurs malveillants et des utilisations malveillantes.
En raison de la taille et d'autres fonctionnalités de l'Internet des Objets, il est
presque impossible de congurer un système d'authentication central ecace. Pour cela,
dans ce mémoire, nous proposons un système décentralisé basé sur les fonctionnalités de
sécurité fournies par les blockchains. Parmi les objectifs de sécurité, notre approche vise
à vérier l'identication et l'authentication des objets connectés ainsi que l'intégrité de
données.L'approche est constituée de trois phases que nous avons implémentées en JavCôte titre : MAI/0440 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1GLLoXf2v1tmYP1k3NiXvioZzGq3STnEA/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : La Blockchain à la sécurité de l’internet des objets [texte imprimé] / ZitouniI ,ibtissem, Auteur ; Sarra Cherbal, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020 . - 1 vol (51 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Internet des Objets
Blockchain
Sécurité
Identication
Authenti
cation
IntégritéIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
L'Internet des objets occupe un rôle très important dans notre vie quotidienne. Cependant,
elle permet de traiter des objets et échanger des données sans intervention
humaine. Par conséquent, en raison de cette indépendance totale, ces entités ont besoin
de s'identier et de s'authentier les uns aux autres et d'assurer l'Intégrité mutuelle des
données. Sinon, ils seront La cible des utilisateurs malveillants et des utilisations malveillantes.
En raison de la taille et d'autres fonctionnalités de l'Internet des Objets, il est
presque impossible de congurer un système d'authentication central ecace. Pour cela,
dans ce mémoire, nous proposons un système décentralisé basé sur les fonctionnalités de
sécurité fournies par les blockchains. Parmi les objectifs de sécurité, notre approche vise
à vérier l'identication et l'authentication des objets connectés ainsi que l'intégrité de
données.L'approche est constituée de trois phases que nous avons implémentées en JavCôte titre : MAI/0440 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1GLLoXf2v1tmYP1k3NiXvioZzGq3STnEA/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0440 MAI/0440 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Blockchain security in internet of things Type de document : texte imprimé Auteurs : Aya Laouamri ; Yacine Mobsah ; Sarra Cherbal, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2023 Importance : 1 vol. (67 f.) Format : 29 cm Langues : Anglais (eng) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : IoT
Blockchain
Healthcare data managementIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : The Internet of Things (IoT) has revolutionized the healthcare industry by enabling the
seamless integration of various devices and systems. However, ensuring data integrity, security, and trust within IoT networks remains a critical concern. This thesis investigates the
integration of blockchain technology with IoT systems, focusing on its application in healthcare data management. The study begins by providing a comprehensive overview of IoT and
blockchain technology, emphasizing the decentralized and immutable nature of blockchain.
It then delves into the opportunities and challenges associated with integrating blockchain
into IoT, highlighting the potential benefits of enhancing data integrity, security, and trust
in IoT networks. The thesis presents a proposed architecture, algorithms, and contributions
that address the limitations of existing systems and offer tailored solutions for IoT environments. Extensive simulations and evaluations using the Ns3 toolkit are conducted to validate
the effectiveness of the proposed approach, with comparison results based on performance
metrics. The findings demonstrate the potential of blockchain technology in revolutionizing
healthcare data management within IoT systemsCôte titre : MAI/0746 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1F6AGJBzv4xnqhbd2xJ6espS_kpC0X-FG/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Blockchain security in internet of things [texte imprimé] / Aya Laouamri ; Yacine Mobsah ; Sarra Cherbal, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2023 . - 1 vol. (67 f.) ; 29 cm.
Langues : Anglais (eng)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : IoT
Blockchain
Healthcare data managementIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : The Internet of Things (IoT) has revolutionized the healthcare industry by enabling the
seamless integration of various devices and systems. However, ensuring data integrity, security, and trust within IoT networks remains a critical concern. This thesis investigates the
integration of blockchain technology with IoT systems, focusing on its application in healthcare data management. The study begins by providing a comprehensive overview of IoT and
blockchain technology, emphasizing the decentralized and immutable nature of blockchain.
It then delves into the opportunities and challenges associated with integrating blockchain
into IoT, highlighting the potential benefits of enhancing data integrity, security, and trust
in IoT networks. The thesis presents a proposed architecture, algorithms, and contributions
that address the limitations of existing systems and offer tailored solutions for IoT environments. Extensive simulations and evaluations using the Ns3 toolkit are conducted to validate
the effectiveness of the proposed approach, with comparison results based on performance
metrics. The findings demonstrate the potential of blockchain technology in revolutionizing
healthcare data management within IoT systemsCôte titre : MAI/0746 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1F6AGJBzv4xnqhbd2xJ6espS_kpC0X-FG/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0746 MAI/0746 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
DisponibleBot détection on OnLine social média / Messai,Aya
Titre : Bot détection on OnLine social média Type de document : texte imprimé Auteurs : Messai,Aya, Auteur ; Drif,Ahlem, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2021 Importance : 1 vol (74 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 004 - Informatique Côte titre : MAI/0507 Bot détection on OnLine social média [texte imprimé] / Messai,Aya, Auteur ; Drif,Ahlem, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2021 . - 1 vol (74 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 004 - Informatique Côte titre : MAI/0507 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0507 MAI/0507 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Brain Tumor Classification Using Convolutional Neural Network Type de document : texte imprimé Auteurs : Kheniche, Nedjoua, Auteur ; Moussaoui ,Abdelouahab, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2020 Importance : 1 vol (62 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Réseaux neuronaux convolutionnels
Imagerie médicale
ApprentissageIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
L'apprentissage en profondeur est un nouveau domaine d'apprentissage automatique
qui a suscité beaucoup d'intérêt ces dernières années. Il a été largement appliqué Ã
plusieurs applications et s'est avéré être un puissant outil d'apprentissage automatique
pour de nombreux problèmes complexes. Dans cette thèse, nous voulons proposer un
nouveau modèle de classication basé sur l'apprentissage en profondeur qui sera capable
de classer et d'identier diérentes tumeurs cérébrales à des stades précoces avec une
grande précision qui surpasse les approches de pointe et les travaux précédents.
Le travail de classication ou d'annotation des tumeurs cérébrales à partir d'images
IRM peut être long et dicile, même pour les radiologues. Pour augmenter les chances de
survie d'un patient, les médecins souhaitent un moyen de diagnostic rapide et précis. Ce
travail couvre cinq architectures de réseaux de neurones à convolution profonde et a réglé
trois modèles pré-entraînés qui ont été formés sur un grand ensemble de données tels que
MobileNet, VGG-16 et ResNet50. Notre modèle proposé a surpassé les travaux publiés
précédemment en utilisant les mêmes données, où nous avons obtenu une précision de
99,72 %.Côte titre : MAI/0349 En ligne : https://drive.google.com/file/d/13rglINyx_KeBhemPyfs6reTUFuQoUnjK/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Brain Tumor Classification Using Convolutional Neural Network [texte imprimé] / Kheniche, Nedjoua, Auteur ; Moussaoui ,Abdelouahab, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020 . - 1 vol (62 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Réseaux neuronaux convolutionnels
Imagerie médicale
ApprentissageIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
L'apprentissage en profondeur est un nouveau domaine d'apprentissage automatique
qui a suscité beaucoup d'intérêt ces dernières années. Il a été largement appliqué Ã
plusieurs applications et s'est avéré être un puissant outil d'apprentissage automatique
pour de nombreux problèmes complexes. Dans cette thèse, nous voulons proposer un
nouveau modèle de classication basé sur l'apprentissage en profondeur qui sera capable
de classer et d'identier diérentes tumeurs cérébrales à des stades précoces avec une
grande précision qui surpasse les approches de pointe et les travaux précédents.
Le travail de classication ou d'annotation des tumeurs cérébrales à partir d'images
IRM peut être long et dicile, même pour les radiologues. Pour augmenter les chances de
survie d'un patient, les médecins souhaitent un moyen de diagnostic rapide et précis. Ce
travail couvre cinq architectures de réseaux de neurones à convolution profonde et a réglé
trois modèles pré-entraînés qui ont été formés sur un grand ensemble de données tels que
MobileNet, VGG-16 et ResNet50. Notre modèle proposé a surpassé les travaux publiés
précédemment en utilisant les mêmes données, où nous avons obtenu une précision de
99,72 %.Côte titre : MAI/0349 En ligne : https://drive.google.com/file/d/13rglINyx_KeBhemPyfs6reTUFuQoUnjK/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0349 MAI/0349 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Brain Tumor Segmentation Using U-Net Type de document : texte imprimé Auteurs : Seyf Eddine Louassa, Auteur ; Akram Houcine Zeghouani ; Nasri,Khaled, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (72 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Medical imaging deep learning machine learning U-Net Brain tumor segmentation Index. décimale : 004 Informatique Résumé : In the last few years, machine learning has covered a lot of domains. One of
which is the medical field, precisly brain tumor segmentation. Not only the process
of identifying the tumor is time consuming, it is very difficult to perform it in some
cases, even for professional radiologist. Thus, we created U-Net models to properly
segment MRI images and treat the problem of tumor detection. Our proposed
model reached a high score of 85.76 percent.
Côte titre : MAI/0769 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1vFPhRe0J-h8HkuofxjH5tXc3s8oCwOWm/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Brain Tumor Segmentation Using U-Net [texte imprimé] / Seyf Eddine Louassa, Auteur ; Akram Houcine Zeghouani ; Nasri,Khaled, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2023 . - 1 vol (72 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Medical imaging deep learning machine learning U-Net Brain tumor segmentation Index. décimale : 004 Informatique Résumé : In the last few years, machine learning has covered a lot of domains. One of
which is the medical field, precisly brain tumor segmentation. Not only the process
of identifying the tumor is time consuming, it is very difficult to perform it in some
cases, even for professional radiologist. Thus, we created U-Net models to properly
segment MRI images and treat the problem of tumor detection. Our proposed
model reached a high score of 85.76 percent.
Côte titre : MAI/0769 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1vFPhRe0J-h8HkuofxjH5tXc3s8oCwOWm/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0769 MAI/0769 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
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