الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: أمان البيانات
-
إطار مبتكر لنقل البيانات بشكل آمن باستخدام تصنيف قائم على التعلم الآلي وتشفير ElGamal مع أعداد رامانوجان الأولية
2026 | المؤلف: N. Haritha وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الجبر ونظرية الأعداد (Algebra and Number Theory)تتناول البحث القضية الحرجة لمعالجة ونقل البيانات الحساسة بشكل آمن في العصر الرقمي من خلال اقتراح إطار عمل إيل غامال الشرطي. يستخدم هذا الإطار إما الأعداد الأولية التقليدية أو الأعداد الأولية رامانوجان لتوليد المفاتيح، اعتمادًا على حساسية البيانات، مع الحفاظ على عمليات التشفير وفك التشفير لنظام إيل غامال القياسي. يقيم الدراسة نماذج تعلم الآلة المختلفة…
-
تبادل بيانات الرعاية الصحية بشكل آمن وقابل للتوسع وقابل للتشغيل البيني باستخدام ZK-rollups من الطبقة الثانية، والعقود الذكية، وIPFS
2026 | المؤلف: Abhinav Raghav وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)تتناول ورقة البحث الاعتماد المتزايد على تقنية البلوكشين لتعزيز معاملات البيانات في الرعاية الصحية، مع التأكيد على إمكانياتها في تحسين أمان البيانات، والشفافية، والتشغيل البيني. يحدد المؤلفون التحديات المرتبطة بالبلوكشينات من الطبقة الأولى، مثل انخفاض معدل المعاملات وزيادة الكمون، خاصةً للتطبيقات التي تتطلب معالجة بيانات في الوقت الحقيقي. لمعالجة هذه القضايا، تقترح الورقة إطار عمل…
-
ثغرات تسميم البيانات عبر هياكل الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: إطار أمني تحليلي واستراتيجيات دفاعية
2026 | المؤلف: Farhad Abtahi وآخرون | المجلة: Journal of Medical Internet Research | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تسلط ورقة البحث الضوء على الثغرات الكبيرة في أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) في الرعاية الصحية، لا سيما فيما يتعلق بتسمم البيانات، والتي تفشل الدفاعات الحالية والأطر التنظيمية في معالجتها بشكل كافٍ. حدد تحليل التهديدات الشامل ثمانية سيناريوهات هجوم عبر أربع فئات، بما في ذلك الثغرات في الشبكات العصبية التلافيفية، ونماذج اللغة الكبيرة، وعوامل التعلم المعزز،…
-
نهج جديد لتوليد المفاتيح باستخدام أنظمة الفوضى ثلاثية الأبعاد في خوارزميات أمان السحابة المعتمدة على إنترنت الأشياء الخفيفة الهجينة
2026 | المؤلف: Mohammed Ali Qasem وآخرون | المجلة: International Journal of Innovative Research in Technology | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)في سياق الحوسبة السحابية وإنترنت الأشياء (IoT)، فإن تأمين البيانات من خلال التشفير أمر بالغ الأهمية لحماية المعلومات الحساسة من الوصول غير المصرح به. يقدم هذا البحث طريقة جديدة لتوليد المفاتيح باستخدام نظام فوضوي ثلاثي الأبعاد ضمن خوارزمية تشفير خفيفة هجينة مصممة خصيصًا لأمان السحابة في إنترنت الأشياء. تدمج تقنية التشفير المقترحة خوارزمية التشفير الخفيفة…
-
الأمن وقابلية التحقق في التعلم الفدرالي: إطار عمل قائم على سمعة المعرفة الصفرية
2026 | المؤلف: Swetha Ghanta وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Network Science and Engineering | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث إطارًا جديدًا يسمى التعلم الفيدرالي المعتمد على سمعة المعرفة الصفرية (ZK-RBFL)، والذي يعالج التحديات الرئيسية في التعلم الفيدرالي (FL) مثل مصداقية العملاء، التجميع الآمن، والاستدلال القابل للتحقق. يجمع ZK-RBFL بين تقنية البلوكشين، التشفير المتجانس (HE)، وإثباتات المعرفة الصفرية (ZKP) لتسهيل تدريب النماذج بشكل آمن وموزع. يقوم العملاء بالتحقق من هويتهم من خلال…
-
استقصاء: أمان بيانات التعلم الفيدرالي والحفاظ على الخصوصية في إنترنت الأشياء الطرفية
2024 | المؤلف: Haiao Li وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)إن النمو السريع لإنترنت الأشياء الذكي (SIoT) قد أدى إلى زيادة هائلة في توليد البيانات، مما يجعل طرق التعلم الآلي التقليدية تكافح لإدارتها بشكل فعال. يظهر التعلم الفيدرالي (FL) كحل واعد لتدريب النماذج الإحصائية عبر الشبكات الطرفية الموزعة، حيث يعالج التحديات المتعلقة بالبيانات الضخمة والمتنوعة ويضمن أمان المعلومات الخاصة. من خلال الاستفادة من الحوسبة الطرفية،…