| LEADER |
10699nam a22003857a 4500 |
| 001 |
1536983 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 100 |
|
|
|9 637569
|a الصوافي، يحيي
|e مؤلف
|
| 245 |
|
|
|a Hybrid Rpl-Based Routing Protocol for Smart City Networks
|
| 246 |
|
|
|a بروتوكول الاستشعار والتوجيه الهجين المستند إلى RPL لشبكات المدن الذكية
|
| 260 |
|
|
|a مسقط
|c 2020
|
| 300 |
|
|
|a 1 - 156
|
| 336 |
|
|
|a رسائل جامعية
|
| 502 |
|
|
|b رسالة دكتوراه
|c جامعة السلطان قابوس
|f كلية العلوم
|g عمان
|o 0710
|
| 520 |
|
|
|a تعتمد المدن الذكية على معلومات المراقبة التي تجمعها عدد كبير من شبكات الاستشعار اللاسلكية (WSN) لاتخاذ القرار وصنع السياسات. في الآونة الأخيرة، أدى استخدام تقنية الاستشعار باستخدام الجموع المتنقلة (MCS)، إلى ظهور العديد من تطبيقات مراقبة المدن الذكية الجديدة، مستفيدة من مميزات الهواتف الذكية، وأحدث ميزات الاستشعار والشبكات في المركبات الذكية. ومع ذلك، تأتي كل من تقنيات الاستشعار WSN وMCS مع تحدياتها. تواجه WSN تأخير في سرعة وصول البيانات، ومشاكل عمر البطارية، ونقاط الضعف الأمنية، والقدرات المحدودة بسبب الأجهزة الصغيرة. من ناحية أخرى، تستخدم معظم تطبيقات MCS الحالية اتصال إنترنت مباشر لإرسال البيانات المجمعة إلى الخادم باستخدام شبكات G 5-4. إلا أن ذلك يؤدي إلى تكلفة إضافية من حيث تعرفة البيانات وازدحام النطاق الترددي للشبكة واستهلاك البطارية المرتفع. التحدي الآخر مع MCS هو أنه لا يمكن التحكم في منطقة تغطية الاستشعار وحركة المستخدمين. لقد ركزت العديد من الأبحاث على دراسة كل من تقنيات الاستشعار هذه بشكل منفصل، وهنالك دراسات قليلة جدا قد نظرت إلى التكامل بينهما. سيسمح التكامل بين MCS-WSN بالاستفادة من مزايا كل من التقنيتين والتغلب على عيوبهما. لذلك، تهدف هذه الأطروحة إلى معالجة تحديات التقنيتين من خلال اقتراح بروتوكول استشعار وتوجيه هجين بحيث يتم تنفيذه في كل من شبكتي MCS وWSN والسماح بالتكامل (الارتباط) بينهما. تقترح الأطروحة أيضا نظاما جديدا (IDS) بالاعتماد على تقنية تعلم الآلة العميق لمعالجة بعض الهجمات الأمنية المشهورة والتي قد تحدث في الشبكة القائمة على RPL WSN والتي قد تنتقل إلى شبكة MCS عند عملية التكامل. لقد درسنا أولا بروتوكولات نقل وتوجيه البيانات المستخدمة في مجال إنترنت الأشياء والمدن الذكية، حيث تم تحديد بروتوكول التوجيه للشبكات منخفضة الطاقة (RPL) كأساس للبروتوكول المقترح RPL هو بروتوكول توجيه قياسي IETF IPv6 مصمم لشبكات WSN الثابتة، ويعتبر بروتوكول التوجيه الأساسي لأجهزة إنترنت الأشياء. بعد ذلك، اقترحنا بروتوكول توجيه يسمى MCS-RPL يعمل على أجهزة MCS مستفيدا من قدرات الاستشعار ومنافذ الاتصال الموجودة بالهواتف الذكية. MCS-RPL يوفر طريقة بديلة لاستخدام اتصال الإنترنت المباشر (G 5-4) لإرسال البيانات إلى الخادم الرئيسي، وذلك باستخدام شبكة محلية يتم تشكيلها على شكل شجرة وترتبط مع السيرفر الرئيسي. يتم ذلك من خلال تجميع أكبر عدد ممكن من أجهزة MCS بطريقة مخصصة لأغراض الاستشعار والتوجيه. يستخدم MCS-RPL تجميعا ثنائي الأبعاد ويقسم منطقة الاستشعار إلى خلايا لمعالجة مشكلات الحركة في البروتكول الأساسي RPL ولتقليل عدد رسائل التحكم. في كل خلية هناك جهاز استشعار منتخب يكون مسؤول عن جمع البيانات من باقي أجهزة الاستشعار داخل الخلية وإعادة توجيهها خلية تلو الأخرى حتى تصل إلى السيرفر الرئيسي. تم تقييم أداء البروتوكول مقابل بروتوكولي توجيه معروفين تستخدم في شبكة MANET، وهما AODV وGPSR، بالإضافة إلى RPL الأصلي. من خلال تقييم الأداء الذي تم إجراؤه، فإن البروتوكول المقترح تفوق على الآخرين فيما يتعلق بزيادة نسبة تسليم البيانات وتقليل عدد رسائل التحكم والوقت المستغرق لوصول البيانات. ولتحسين أداء البروتوكول بشكل أفضل، اقترحنا بروتوكولا محسنا يتكيف بشكل ديناميكي مع حالة ومكان وحركة جهاز المستشعر. يستخدم البروتوكول المقترح تقنية جديدة لاختيار ممثل الأجهزة في كل خلية وخوارزمية ديناميكية لتعزيز استقرار الشبكة. أدى ذلك ومن خلال التقييم، إلى تقليل أكبر لعدد رسائل التحكم وتقليل وقت وصول البيانات وزيادة نسبة وصولها إلى السيرفر الرئيسي.
|
| 520 |
|
|
|a لقد اقترحنا بعد ذلك بروتوكولا هجينا لنقل وتوجيه البيانات يجمع بين تقنيتي الاستشعار اللاسلكي WSN وMCS بالإضافة إلى وحدات (أجهزة) ثابتة على جوانب الطرق (RSUs) ويسمح بالترابط والتكامل بينهم. الهدف هو الحصول على منظومة استشعار متكاملة تستخدم شبكة ذاتية بين أجهزة مختلفة وبحيث تقوم أجهزة MCS وRSU بالارتباط مع أجهزة WSN الثابتة وفق شروط وظروف معينة. هذا الترابط يعمل على مساعدة أجهزة WSN بنقل البيانات بالنيابة عنها مما يقلل الضغط عنها وبالتالي يحسن من أدائها. تم إجراء تقييم للبروتوكول المقترح على شبكة أجهزة WSN الثابتة لدراسة تأثير هذا التكامل والارتباط على أداء أجهزة وشبكة WSN. أظهرت النتائج تحسنا ملحوظا على زيادة نسبة توصيل البيانات (أكثر بنسبة 17%)، وتقليل الوقت المستغرق للوصول إلى السيرفر (أقل بنسبة 50%)، وتقليل استهلاك الطاقة (أقل بنسبة 25%) مقارنة باستخدام RPL فقط (عندما لا يكون هناك ارتباط مع MCS). أخيرا، اقترحنا نظام الكشف عن هجمات الاختراق (IDS) قائم على خوارزمية التعلم العميق لمواجهة التحدي الأمني لشبكات إنترنت الأشياء من نوع (WSN). الهدف هو اكتشاف وتصنيف الهجمات الشائعة على الشبكة القائمة على WSN RPL، وحتى لا تنتقل هذه التهديدات إلى الشبكات الأخرى مثل MCS وRSUs عند التكامل معها باستخدام بروتوكول التوجيه الهجين. ونظرا لنقص مجموعات البيانات المستخدمة في أنظمة كشف الهجمات المعتمدة على خوارزميات التعلم العميق لشبكات إنترنت الأشياء، فقد ساهمنا في تطوير مجموعة بيانات تسمى IoTR باستخدام RPL كنموذج لبروتوكولات التوجيه. تهدف بذلك إلى إكشاف وتصنيف ثلاثة هجمات شائعة وهي (DIS، وRank، وWormhole) وبشكل أفضل. تم القيام بمحاكاة هذه الهجمات وتسجيل الخصائص والعلامات المهمة المتعلقة بها ومن ثم إرسالها إلى جهاز مركزي الذي يقوم بجمع مجموعة البيانات. بعد ذلك، تم استخدام نظام IDS والذي يستخدم تقنية التعلم العميق الهجين التي تجمع بين الأساليب الخاضعة للإشراف وشبه الإشراف لتصنيف بيانات الشبكة. الهدف هو الكشف عن السلوكيات الشاذة المعروفة وغير المعروفة لدى النظام. أظهرت نتائج التقييم متوسط دقة اكتشاف بنسبة 98% وf1-score بنسبة 92% للهجمات متعددة الفئات عند استخدام هجمات تم تدريب النظام عليها مسبقا (معروفة) ومتوسط دقة 95% وf1-score 87% عند توقع هجومين لم يتم تدريب النظام عليهما مسبقا (غير معروفة).
|
| 653 |
|
|
|a المدن الذكية
|a الشبكات اللاسلكية
|a الاستشعار عن بعد
|a الهواتف الذكية
|
| 700 |
|
|
|a Touzene, Abderezak
|e Advisor
|9 515456
|
| 700 |
|
|
|a Day, Khaled
|e Advisor
|9 515425
|
| 700 |
|
|
|9 524313
|a Al Zeidi, Nasser
|e Advisor
|
| 856 |
|
|
|u 9809-008-007-0710-T.pdf
|y صفحة العنوان
|
| 856 |
|
|
|u 9809-008-007-0710-A.pdf
|y المستخلص
|
| 856 |
|
|
|u 9809-008-007-0710-C.pdf
|y قائمة المحتويات
|
| 856 |
|
|
|u 9809-008-007-0710-F.pdf
|y 24 صفحة الأولى
|
| 856 |
|
|
|u 9809-008-007-0710-1.pdf
|y 1 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9809-008-007-0710-2.pdf
|y 2 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9809-008-007-0710-3.pdf
|y 3 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9809-008-007-0710-4.pdf
|y 4 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9809-008-007-0710-5.pdf
|y 5 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9809-008-007-0710-6.pdf
|y 6 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9809-008-007-0710-7.pdf
|y 7 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9809-008-007-0710-R.pdf
|y المصادر والمراجع
|
| 930 |
|
|
|d y
|
| 995 |
|
|
|a Dissertations
|
| 999 |
|
|
|c 1191290
|d 1191290
|
