تفاصيل الوثيقة نوع الوثيقة : رسالة جامعية  عنوان الوثيقة : حماية بيانات إنترنت الأشياء باستخدام خوارزميات التشفير الهجين IoT Data Protection Using Hybrid Cryptographic algorithms   الموضوع : كلية الحاسبات وتقنية المعلومات  لغة الوثيقة : العربية  المستخلص : إنترنت الأشياء (IoT) هي تقنية سريعة النمو أدت إلى تحديث حياة البشر وقدمت العديد من الفوائد في جميع أنحاء العالم. تقوم إنترنت الأشياء بتوصيل العديد من الكائنات عبر الإنترنت لنقل المعلومات وأداء المهام بناءً على معلومات المستشعر. أصبحت هذه التقنية مستخدمة على نطاق واسع في العديد من المجالات ، مثل المنازل الذكية والمدن الذكية والطب. مع هذه الثورة في تقنية إنترنت الأشياء وزيادة الطلب عليها ، أصبحت المخاوف الأمنية وسرية البيانات من الاهتمامات الهامة لمستهلكي تطبيقات إنترنت الأشياء. على وجه الخصوص ، إذا كانت تطبيقات إنترنت الأشياء تعتمد على إنتاج البيانات الضخمة ، فإن الحفاظ على أمانها يمثل تحديًا كبيرًا. تتمثل أهم طريقة لحماية البيانات من التهديدات الأمنية في تخزينها في شكل مشفر. في هذا البحث سوف ندرس ثلاث حالات. في الحالة (1) ، طبقنا خوارزمية تشفير هجينة مقترحة تتكون من نوعين من خوارزميات التشفير ، خوارزمية DES المتماثلة وخوارزمية RSA غير المتماثلة. يتم تطبيق هذا النهج على Mhealth ، وهي مجموعة بيانات كبيرة لإنترنت الأشياء ، لحمايتها من الوصول غير المصرح به أثناء تخزين البيانات. في الحالة (2) ، يتم تطبيق تقنية ضغط البيانات قبل خوارزمية التشفير الهجين. هذا يقلل من مساحة التخزين المطلوبة وأوقات التشفير وفك التشفير. أخيرًا ، في الحالة (3) ، نستخدم نموذج التعلم العميق ، نموذج التشفير التلقائي ، لاستخراج بعض ميزات البيانات الهامة والحساسة قبل تطبيق خوارزمية التشفير الهجين. تتم مقارنة الطرق الثلاثة عن طريق قياس وقت التشفير ووقت فك التشفير والإنتاجية. لقد قررنا أن الحالة (3) هي الطريقة الأكثر فاعلية: فهي تحقق تشفيرًا وفك تشفيرًا أسرع بنسبة 10٪ من الحالة (2) ، والتي بدورها تكون أكثر كفاءة بنسبة 49٪ من الحالة (1).  المشرف : د. خالد الصبحي  نوع الرسالة : رسالة ماجستير  سنة النشر : 1444 هـ 2023 م  تاريخ الاضافة على الموقع : Thursday, June 29, 2023  الباحثون اسم الباحث (عربي) اسم الباحث (انجليزي) نوع الباحث المرتبة العلمية البريد الالكتروني مها رده الله الطلحي Altalhi, Maha Ruddah باحث ماجستير   الملفات اسم الملف النوع الوصف  49233.pdf pdf   الرجوع إلى صفحة الأبحاث