تتناول هذه البحث التحدي المتمثل في تحقيق تغطية مثلى في الشبكات اللاسلكية الاستشعار (WSNs) ضمن بيئات ديناميكية، حيث تفشل تقنيات التحسين التقليدية مثل الخوارزميات الجينية وتحسين سرب الجسيمات بسبب نقص قدراتها على التعلم الذاتي في الوقت الحقيقي. يقترح المؤلفون نموذجًا هجينًا جديدًا يجمع بين التعلم العميق المعزز (DRL) والشبكات العصبية البيانية (GNN). يسهل مكون DRL…

تقدم البحث خوارزمية تحسين الذئب الرمادي الفوضوي المحسنة (ICGWO) التي تهدف إلى تعزيز التغطية والاتصال في الشبكات اللاسلكية الاستشعارية (WSNs)، والتي تعتبر ضرورية لجمع البيانات ونقلها بشكل فعال في التطبيقات الحديثة. تطور الدراسة نموذجًا رياضيًا لتحسين وضع عقد الاستشعار، مع معالجة التحديات مثل ارتفاع تكاليف النشر والتغطية المحدودة. من خلال دمج خريطة فوضوية في مُحسِّن…

تقدم هذه البحث نظام كشف التسلل الهجين (IDS) الذي يجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لاستخراج الميزات وخوارزمية الغابة العشوائية (RF) للتصنيف، بهدف تعزيز أمان الشبكة من خلال التعرف الفعال على التهديدات السيبرانية والتخفيف منها. تستفيد الطريقة المقترحة من CNNs لاستخراج الميزات ذات الصلة تلقائيًا من بيانات الشبكة، مما يقلل من الأبعاد والضوضاء، مما يسمح…

تتناول البحث التحديات المتعلقة بكفاءة الطاقة والموارد في بيئات الحوسبة السحابية الضبابية، وخاصة في سياق إنترنت الأشياء (IoT). يستخدم نموذج EcoTaskSched المقترح نهجًا هجينًا يجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى ثنائية الاتجاه (BiLSTM) لتحسين جدولة المهام. يستخرج هذا النموذج ميزات عبء العمل بفعالية ويعكس الاعتماديات التسلسلية المعقدة، مما يؤدي إلى…

لقد أثار التوسع السريع في شبكات إنترنت المركبات (IoV) تحديات أمنية كبيرة، لا سيما في كشف التسلل بسبب طبيعتها المعقدة والديناميكية. يقدم هذا البحث عدة تدابير أمنية مبتكرة، بما في ذلك تشفير AES-256 للأمان القوي في الوقت الحقيقي، والحساب الآمن متعدد الأطراف (SMPC)، والتشفير المتجانس (HE) لمعالجة البيانات مع الحفاظ على الخصوصية. لتعزيز أداء نظام…