جامعة بابل
المجلات
الكليات
المراكز
الحوكمة الالكترونية
English
جامعة بابل
الكليات
المراكز
المجلات
الحوكمة الالكترونية
English
جامعة بابل
University of Babylon
نظام الرسائل والاطاريح الجامعية/ المكتبة المركزية
الرئيسية
تصفح الاحدث
دليل الايداع
محرك البحث
أدارة الايداع
دخول طلاب الدراسات
دخول موظفي التدقيق
ملف الرسالة/الاطروحة كامل (PDF)
مشاهدة
ملف الخلاصة عربي/ انكليزي (PDF)
لايوجد ملف
ملفات اخرى (PDF)
لايوجد ملف
العنوان باللغة العربية
منصة الرسائل والاطاريح: اطار عمل مقترح لتوليد المفاتيح من بصمة الاصبع بالاعتماد على CNN - جامعة بابل
العنوان باللغة الانكليزية
Fingerprint Key Generation Framework Based on CNN
اسم الطالب باللغتين
ميثاق ابراهيم هاشم حسين
-
Mithak Ibrahim Hashem Hussein
اسم المشرف باللغتين
أ.د. كاظم حسن كبان شمخي
--
Kadhim Hasen Kuban Shemkhy
الخلاصة
ان تطبيقات التقنيات البيومترية اصبحت مهمة جداً في حياتنا اليومية. أمن المعلومات وتطبيقات الأمن الأخرى تستخدم التقنيات البيومترية. في وقتنا الحاضر ، يزداد الاعتماد على التقنيات البيومترية والتشفير البيومتري هو أحد تلك التطبيقات. يعد إنشاء المفاتيح أهم خطوة في عملية التشفير. يجب أن يكون المفتاح طويلًا وعشوائيًا وغير متوقع. تركز أبحاث أمن المعلومات والاتصالات على مفاتيح التشفير الطويلة والقوية. تعد التفنيات البيومترية القائمة على بصمات الأصابع واحدة من أكثر التقنيات استخدامًا. على الرغم من أنها تقنية واعدة ، إلا أنها تواجه بعض التحديات مثل الضوضاء وعدم الثبات وخطر مشكلة تخزين المعلومات البيومترية. يستخلص النظام المقترح المعلومات البيومترية من بصمة الإصبع ويولد مفتاح تشفير عشوائي و طويل يمكن ان يستخدم في التشفير المتماثل. بعد جمع صور بصمات الأصابع في خزان البيانات ، تبدأ عملية المعالجة المسبقة لهذه الصور لإزالة الضوضاء وتجهيزها للمراحل القادمة من المعالجة. الخطوة التالية للخوارزمية المقترحة هي تدريب نموذج الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) والتحقق من صحته واختباره على صور بصمات الأصابع لتعلم ميزات بصمات الأصابع الأساسية. تم استخدام منهج نقل التعلم لبناء نموذج CNN ثاني مدرب مسبقًا لاستخراج خرائط الميزات و تجنب الحاجة إلى التعلم مرة أخرى. يولد كل شخص ما لا يقل عن سبعين متجهًا بيومتريًا ، ويحتفظ النهج بمتوسطات المتجهات لمزيد من المعالجة. ستتم معالجة المصفوفة المبنية من المتجهات السابقة لتنتج المتجهات النهائية لإنشاء المفتاح. تولد المرحلة النهائية مفتاح تشفير يمكن استخدامه في خوارزميات التشفير المتماثل لتشفير المستندات الشخصية على الكمبيوتر الشخصي أو السحابة الشخصية. أظهرت النتائج التجريبية أن نظامنا المقترح المعتمد على نموذج CNN يتمتع بدقة عالية في التدريب والاختبار بأكثر من 99٪ وهذا يعطي مزيدًا من الموثوقية لعملية إنشاء المفتاح. كما أظهرت نتائج التدريب واختبار مصنف ANN العميق الذي تم توظيفه في نظامنا معدل دقة أكثر من 98٪. أعطى نظامنا نتائج مُرضية لإنشاء مفتاح تشفير آمن دون الحاجة إلى تخزين بصمات الأصابع أو القوالب البيومترية. أدى غياب الحاجة إلى تخزين بصمات الأصابع أو المعلومات البيومترية إلى تقليل المخاطر على معلومات توليد المفاتيح. تم تطبيق اختبار NIST لاختبار عشوائية المفتاح و الذي انتج بدوره نتائج مقبولة.
الفئة
المجموعة الطبية
الاختصاص باللغة العربية
الاختصاص باللغة الانكليزية
السنة الدراسية
2023
لغة الرسالة/الاطروحة
اللغة الانكليزية
الشهادة
دكتوراه
رابط موقع (doi)
Open access
نعم