Informatique
Permanent URI for this collection
Collection des mémoires de fin d'étude en Master (Informatique)
Browse
Recent Submissions
1 - 5 of 91
-
ItemFacteurs intrinsèques et extrinsèques et le rôle des interactions Emballage/Aliment dans les produits alimentaires.(université chadli ben djedid eltarf, 2020)Le présent travail porte sur la vérification de la résistance hydrolytique de la surface interne des récipients de boissons alimentaires dans le but de contrôler la qualité d’emballage par une méthode internationale appliquée aux industries pharmaceutiques de trois échantillons en PET, échantillon en verre commercial, vendus à l’épicerie et un échantillon en verre de type III à usage pharmaceutique issue des laboratoires INPHA-MédiS utilisé comme référence, les résultats mettent en évidence la non-conformité des deux échantillons nationaux en PET, et la conformité des échantillons : internationale en PET et en verre commercial. The present work concerns the verification of the hydrolytic resistance of internal surface of food drinks containers with the aim of controlling the packaging quality by an international method applied in pharmaceutical industries of three PET samples, commercial glass sample, sold to the grocery store and a type III glass sample for pharmaceutical use from INPHA-MédiS laboratories used as a reference, the results highlight the non-compliance of the two national samples in PET, and the compliance of the samples: international in PET and in commercial glass. يتعلق العمل الحالي بالتحقق من مقاومة التحلل المائي للسطح الداخلي لحاويات المشروبات الغذائية بهدف مراقبة جودة التغليف بواسطة طريقة دولية تُطبق في الصناعات الدوائية على ثلاث عينات من البولي إيثيلين تيريفثاليت (PET)، وعينة زجاج تجارية تباع في محلات البقالة، وعينة زجاج من النوع الثالث للاستخدام الدوائي من مختبرات INPHA-MédiS تُستخدم كمرجع. وتبرز النتائج عدم مطابقة العينتين الوطنيتين المصنوعتين من PET، ومطابقة العينات الدولية المصنوعة من PET والزجاج التجاري.
-
ItemConception et Mise en Place d’un Espace Numérique au Profit de la Communauté Universitaire(université chadli ben djedid eltarf, 2022)Résumé L’université est un lieu catalyseur d’échange d’informations, de collaboration, de co-production du savoir, et d’interactions sociales. De nos jours, elle est soumise à de nouvelles contraintes de quantité, de diversité et de vitesse d’évolution des savoirs. Pour faire face à ces contraintes, la numérisation, devienne incontournable, constitue un concept fédérateur qui doit permettre de promouvoir l’enseignement universitaire en parallèle que les divers services administratifs. Cependant l’université algérienne n’utilise pas encore pleinement les opportunités que leur offrent les technologies de l’information et de la communication. L’université de demain s’invente aujourd’hui. À long terme, ce projet rentre dans le cadre d'une informatisation globale de l’Université Chadli Bendjedid El-Tarf (UCBET), afin d’accroître sa visibilité à l’échelle nationale et internationale et de réaliser un saut qualitatif dans le classement des universités. À court terme, afin de combler le défaut de communication dans la communauté universitaire, de promouvoir la collaboration, et “répandre l’information, le service et le savoir” nous proposons un portail exclusivement dédié aux acteurs (étudiants, enseignants et personnels administratifs). C’est un espace qui doit remplir des fonctions diverses et qui font particulièrement sens à l’université. Ce portail doté d’un système de recommandation propose du contenu et une porte d'entrée commune à un nombre croissant de fonctionnalités et de services numériques offerts par l’université The university is a catalyst for information exchange, collaboration, co-production of knowledge, and social interaction. Nowadays, it is subject to new constraints of quantity, diversity and speed of evolution of knowledge. To cope with these constraints, digitization, which has become unavoidable, is a unifying concept that must promote university education in parallel with the various administrative services. However, the Algerian university does not yet make full use of the opportunities offered by information technology and communication. The University of Tomorrow is invented today. In the long term, this project is part of a comprehensive computerization of the University Chadli Bendjedid El-Tarf (UCBET), to increase its visibility nationally and internationally and to achieve a qualitative leap in the ranking of universities. In the short term, in order to fill the communication gap in the university community, to promote collaboration, and "spread the information, service and knowledge" we propose a portal exclusively dedicated to the actors (students, teachers and administrative staff). It is a space that must fulfill various functions that make particular sense at the university. This portal with a recommendation system offers content and a common entry point to a growing number of features and digital services offered by the university تعد الجامعة محفزًا لتبادل المعلومات، والتعاون، والإنتاج المشترك للمعرفة، والتفاعل الاجتماعي. في الوقت الحاضر، تخضع لقيود جديدة تتعلق بالكمية، والتنوع، وسرعة تطور المعرفة. لمواجهة هذه القيود، أصبح الرقمنة أمراً لا مفر منه، وهي مفهوم موحد يجب أن يعزز التعليم الجامعي بالتوازي مع مختلف الخدمات الإدارية. ومع ذلك، لا تزال الجامعة الجزائرية لا تستفيد بشكل كامل من الفرص التي تقدمها تكنولوجيا المعلومات والاتصال. يتم اختراع جامعة الغد اليوم. على المدى الطويل، يأتي هذا المشروع ضمن رقمنة شاملة لجامعة شاذلي بن جديد الطارف (UCBET)، لزيادة ظهورها على الصعيدين الوطني والدولي ولتحقيق قفزة نوعية في تصنيف الجامعات. على المدى القصير، من أجل سد فجوة الاتصال في المجتمع الجامعي، وتعزيز التعاون، و"نشر المعلومات والخدمات ونقترح بوابة مخصصة حصريًا للجهات الفاعلة (الطلاب والمعلمين والموظفين الإداريين). إنه مساحة يجب أن تؤدي وظائف متعددة تكون ذات معنى خاص في الجامعة. توفر هذه البوابة، المزودة بنظام توصيات، محتوى ونقطة دخول مشتركة لعدد متزايد من الميزات والخدمات الرقمية التي تقدمها الجامعة.
-
ItemDevelopment of a biometric authentication platform using voice recognition.(université chadli ben djedid eltarf, 2022)This work focuses on single-word speech recognition, where the end goal is to accurately recognize a set of predefined words from short audio clips. Single-word speech recognition can be used in voice interfaces for applications with key word detection, which can be useful on mobile and embedded devices. These devices often have strict requirements in terms of computing power and memory, which is recognized in the design of the speech recognition model. To classify samples, we use a Convolutional Neural Network (CNN) with two-dimensional convolutions on the audio waveform. As opposed to more traditional methods where feature-engineering is crucial, we leverage the power of deep learning to learn the feature representation during training. The model achieves an accuracy rate of 0.9633 and 0.9340 accuracy on the validation set, and an error of 0.1274. The results show that the model can predict samples of words it has seen during training with high accuracy, but it somewhat struggles to generalize to words outside of the scope of the training data and extremely noisy samples. تركز هذه الدراسة على التعرف على الكلام المكوّن من كلمة واحدة، حيث الهدف النهائي هو التعرف بدقة على مجموعة من الكلمات المحددة مسبقًا من مقاطع صوتية قصيرة. يمكن استخدام التعرف على الكلام ذو الكلمة الواحدة في واجهات الصوت للتطبيقات التي تتطلب الكشف عن كلمات رئيسية، مما يمكن أن يكون مفيدًا على الأجهزة المحمولة والمضمنة. غالبًا ما تمتلك هذه الأجهزة متطلبات صارمة من حيث القدرة الحاسوبية والذاكرة، وهو ما يتم أخذه في الاعتبار عند تصميم نموذج التعرف على الكلام. لتصنيف العينات، نستخدم شبكة عصبية تلافيفية (CNN) مع عمليات تلافيف ثنائية الأبعاد على شكل الموجة الصوتية. على عكس الأساليب التقليدية حيث يكون هندسة الميزات أمرًا بالغ الأهمية، نستفيد من قوة التعلم العميق لتعلّم تمثيل الميزات أثناء التدريب. يحقق النموذج معدل دقة قدره 0.9633 و0.9340 على مجموعة التحقق، وخطأ قدره 0.1274. تُظهر النتائج أن النموذج يمكنه التنبؤ بعينات من الكلمات التي تم رؤيتها أثناء التدريب بدقة عالية، لكنه يواجه بعض الصعوبة فيلتعميم الكلمات خارج نطاق بيانات التدريب والعينات شديدة الضوضاء.
-
ItemRéalisationd’une application mobile de stéganographie(université chadli ben djedid eltarf, 2022)La stéganographie est un mécanisme secret qui peut être utilisé pour dissimuler des informations importantes sur un réseau d'une manière qui viole la politique de sécurité et qui peut être difficile à détecter. Dans ce projet, une méthode est proposée pour le système de stéganographie par application mobile.La méthode proposée utilise Android Studio pour couvrir le message secret ; à l'aide de deux algorithmes (F5 et DWT) d'intégration/extraction spécialement conçus afin de rendre le système plus complexe pour être vaincu par les attaquants. ainsi on pourrait l’envoyer via les réseaux sociaux ou par email . Steganography is a covert mechanism that can be used to conceal important information on a network in a way that violates security policy and may be difficult to detect. In this project, a method is proposed for the mobile application steganography system. The proposed method uses Android Studio to cover the secret message; using two specially designed integration/extraction algorithms (F5 and DWT) in order to make the system more complex to be defeated by attackers. so we could send it via social networks or by email. الإخفاء الرقمي هو آلية سرية يمكن استخدامها لإخفاء المعلومات المهمة على الشبكة بطريقة تنتهك سياسة الأمان وقد يكون من الصعب اكتشافها. في هذا المشروع، يُقترح طريقة لنظام الإخفاء الرقمي لتطبيقات الهواتف المحمولة. تستخدم الطريقة المقترحة Android Studio لتغطية الرسالة السرية، باستخدام خوارزميتين مصممتين خصيصًا للدمج والاستخراج (F5 و DWT) لجعل النظام أكثر تعقيدًا وصعوبة على المهاجمين. وبهذا يمكننا إرسالها عبر الشبكات الاجتماعية أو البريد الإلكتروني.
-
ItemPrédiction et détection d’anomalies Réseaux par Réseaux de neurones artificiels(université chadli ben djedid eltarf, 2020)Le développement technologique, l'utilisation d'Internet à grande échelle et l’augmentation des moyens de stockage et de l'échange d'information sont contribué à un nombre élevé de cyber-attaques, qui exploitent les failles des systèmes d'information et les points faibles des systèmes de protection contre les intrusions, ce qui rend le processus de sécurisation de ces informations très important. Les spécialistes du domaine de la sécurité informatique s’occupent d’élaborer les outils nécessaires pour assurer la sécurité de l’information en développant de nouvelles technologies basées sur des moyens d'intelligence artificielle afin de détecter les pénétrations non découvertes par des dispositifs ordinaires. Dans ce contexte, nous visons à travers ce travail à réaliser un modèle de détection d’intrusions qui s’appuis sur l’apprentissage automatique des informations échangées et de signaler les divergences par rapport à ce fonctionnement de référence comme des attaques .en se basant sur les réseaux de neurones artificiels, et la base de données de référence KDDCUP99 pour générer et évaluer le modèle proposé The large-scale technological, development and use of the Internet and the increase in the means of storage and exchange of information have contributed to a high number of cyber attacks, which exploit the gaps in information systems and the weak points of protection systems against intrusions, which makes the process of securing this information very important. The security specialists are making the necessary tools to ensure information security by developing new technologies based on artificial intelligence to detect the penetrations undiscovered by ordinary devices. In this context, we aim, through this work, to realize an intrusion detection model based on the Machine learning functioning of the exchanged information and to signal the the divergences from this reference functioning as attacks. Based on the artificial neural networks, and the KDDCUP99 reference database to generate and evaluate the proposed model. ساهم التطور التكنولوجي واسع النطاق، وتطوير واستخدام الإنترنت، وزيادة وسائل تخزين وتبادل المعلومات في ارتفاع عدد الهجمات السيبرانية، التي تستغل الثغرات في أنظمة المعلومات ونقاط الضعف في أنظمة الحماية ضد الاختراقات، مما يجعل عملية تأمين هذه المعلومات أمرًا بالغ الأهمية. يقوم متخصصو الأمن بتطوير الأدوات اللازمة لضمان أمن المعلومات من خلال ابتكار تقنيات جديدة قائمة على الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاختراقات غير المكتشفة بواسطة الأجهزة العادية. وفي هذا السياق، نهدف من خلال هذا العمل إلى تحقيق نموذج لكشف الاختراقات يعتمد على التعلم الآلي في عمل المعلومات المتبادلة وإشعار الانحرافات عن هذا العمل المرجعي على أنها هجمات. ويعتمد هذا على الشبكات العصبية الاصطناعية وقاعدة البيانات المرجعية KDDCUP99 لتوليد وتقييم النموذج المقترح.