Adaptive routing protocols for high-throughput and Long-LifeTime data transmission in IoUT / Nadjia Azzouz

Public ISBD Titre : Adaptive routing protocols for high-throughput and Long-LifeTime data transmission in IoUT Type de document : document multimédia Auteurs : Nadjia Azzouz, Auteur ; Soulaf Nour Elyakine Ben Messaoud, Auteur ; Abdelmadjid Ben Arfa, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2026 Importance : 69 p. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Distributed networks, systems and applications Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Internet of underwater things  Adaptive routing  Vector-based forwarding  Energy efficiency  Network Lifetime  NS-3  AquaSim Résumé : This thesis addresses the critical challenge of routing in the Internet of Underwater Things (IoUT), where extreme node mobility and severe energy constraints threaten network performance. Existing location-based protocols, notably Vector-Based Forwarding (VBF), suffer from communication voids and energy hot-spots due to static geometric thresholds that are incompatible with dynamic underwater topologies. We propose Adaptive-IOUT-VBF, a novel density-aware routing protocol featuring: (1) a dynamic pipe radius mechanism that expands in sparse regions to prevent void formation and contracts in dense regions to suppress redundant transmissions; and (2) an implicit geometric preference mechanism based on holding-time competition, where relay priority is determined by pipe-axis proximity while load distribution is ensured through the energy-aware adaptive radius formulation. The protocol operates in a fully localized, stateless manner, ensuring scalability without global topology maintenance. Implemented in NS-3/AquaSim, Adaptive-IOUT-VBF is rigorously evaluated against Classic-VBF, HHVBF, and DBR across six scenarios spanning node density, mobility, field area, pipe radius, traffic load, and water depth. Results demonstrate superior throughput scalability at high densities, maximized network lifetime through balanced energy distribution, and consistently the lowest energy gap among all protocols. The trade-off of marginally increased hop count is structurally justified by the load-balancing strategy. This work establishes a robust foundation for long-duration, unattended underwater sensor deployments. note de thèses : Mémoire de master en informatique Adaptive routing protocols for high-throughput and Long-LifeTime data transmission in IoUT [document multimédia] / Nadjia Azzouz, Auteur ; Soulaf Nour Elyakine Ben Messaoud, Auteur ; Abdelmadjid Ben Arfa, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2026 . - 69 p. + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option : Distributed networks, systems and applications Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Internet of underwater things  Adaptive routing  Vector-based forwarding  Energy efficiency  Network Lifetime  NS-3  AquaSim Résumé : This thesis addresses the critical challenge of routing in the Internet of Underwater Things (IoUT), where extreme node mobility and severe energy constraints threaten network performance. Existing location-based protocols, notably Vector-Based Forwarding (VBF), suffer from communication voids and energy hot-spots due to static geometric thresholds that are incompatible with dynamic underwater topologies. We propose Adaptive-IOUT-VBF, a novel density-aware routing protocol featuring: (1) a dynamic pipe radius mechanism that expands in sparse regions to prevent void formation and contracts in dense regions to suppress redundant transmissions; and (2) an implicit geometric preference mechanism based on holding-time competition, where relay priority is determined by pipe-axis proximity while load distribution is ensured through the energy-aware adaptive radius formulation. The protocol operates in a fully localized, stateless manner, ensuring scalability without global topology maintenance. Implemented in NS-3/AquaSim, Adaptive-IOUT-VBF is rigorously evaluated against Classic-VBF, HHVBF, and DBR across six scenarios spanning node density, mobility, field area, pipe radius, traffic load, and water depth. Results demonstrate superior throughput scalability at high densities, maximized network lifetime through balanced energy distribution, and consistently the lowest energy gap among all protocols. The trade-off of marginally increased hop count is structurally justified by the load-balancing strategy. This work establishes a robust foundation for long-duration, unattended underwater sensor deployments. note de thèses : Mémoire de master en informatique

Communication security in the future internet architectures / Abdelmadjid Ben Arfa

Public ISBD Titre : Communication security in the future internet architectures Type de document : texte manuscrit Auteurs : Abdelmadjid Ben Arfa, Auteur ; Mohamed Bachir Yagoubi, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2021 Importance : 97 p Format : 27 cm Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Distributed and Mobile Computing IRM Langues : Anglais (eng) Catégories : THESES :10 informatique Mots-clés : NDN  DDoS attack  IFA  Congestion  PIT management Résumé : Several ongoing research efforts aim to design potential Future Internet Architectures,among which Named-Data Networking (NDN) introduces a shift from the existing host-centric Internet Protocol (IP)-based Internet infrastructure towards a content-oriented one. However, researchers have identified some design limitations in NDN, among which some enable to build up a new type of Distributed Denial of Service (DDoS) attack, better known as Interest Flooding Attack (IFA). In IFA, an adversary issues non-satisfiable requests in the network to saturate the Pending Interest Table (PIT) of NDN routers and prevent them from properly handling the legitimate traffic. Researchers have been trying to mitigate this problem by proposing several detection and reaction mechanisms, but all the mechanisms proposed so far are not highly effective and, on the contrary, heavily damage the legitimate traffic. In this thesis, we propose a novel mechanism for IFA detection and mitigation, aimed at decreasing the memory consumption of the PIT by effectively reducing the malicious traffic that passes through each NDN router. In particular, our protocol exploits an effective management strategy on the PIT, through which the Malicious Interest (MIs) already stored in the PIT are removed and the new incoming MIs are dropped. In addition, the proposed countermeasure provides an additional security wall on the edges of the network to detect and mitigate the attack as early as possible and improve the network health, i.e., routers PIT occupancy during IFA. To evaluate the effectiveness of our work, we implemented the proposed countermeasure on the open-source ndnSIM simulator and compared its effectiveness with the state-of-the-art. The results show that our proposed countermeasure effectively reduces the IFA damages both in terms of preserved legitimate traffic and availability of routers PIT. Considering the legitimate traffic, the amount of Benign Interests (BIs) preserved by our approach increases from 5% till 40% with respect to the preservation guaranteed by the state-of-the-art solutions. Concerning the routers PIT availability, our approach guarantees that the 97% of the PIT size is left free for handling the legitimate traffic. note de thèses : Thèse de doctorat en informatique Communication security in the future internet architectures [texte manuscrit] / Abdelmadjid Ben Arfa, Auteur ; Mohamed Bachir Yagoubi, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2021 . - 97 p ; 27 cm + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option : Distributed and Mobile Computing IRM Langues : Anglais (eng) Catégories : THESES :10 informatique Mots-clés : NDN  DDoS attack  IFA  Congestion  PIT management Résumé : Several ongoing research efforts aim to design potential Future Internet Architectures,among which Named-Data Networking (NDN) introduces a shift from the existing host-centric Internet Protocol (IP)-based Internet infrastructure towards a content-oriented one. However, researchers have identified some design limitations in NDN, among which some enable to build up a new type of Distributed Denial of Service (DDoS) attack, better known as Interest Flooding Attack (IFA). In IFA, an adversary issues non-satisfiable requests in the network to saturate the Pending Interest Table (PIT) of NDN routers and prevent them from properly handling the legitimate traffic. Researchers have been trying to mitigate this problem by proposing several detection and reaction mechanisms, but all the mechanisms proposed so far are not highly effective and, on the contrary, heavily damage the legitimate traffic. In this thesis, we propose a novel mechanism for IFA detection and mitigation, aimed at decreasing the memory consumption of the PIT by effectively reducing the malicious traffic that passes through each NDN router. In particular, our protocol exploits an effective management strategy on the PIT, through which the Malicious Interest (MIs) already stored in the PIT are removed and the new incoming MIs are dropped. In addition, the proposed countermeasure provides an additional security wall on the edges of the network to detect and mitigate the attack as early as possible and improve the network health, i.e., routers PIT occupancy during IFA. To evaluate the effectiveness of our work, we implemented the proposed countermeasure on the open-source ndnSIM simulator and compared its effectiveness with the state-of-the-art. The results show that our proposed countermeasure effectively reduces the IFA damages both in terms of preserved legitimate traffic and availability of routers PIT. Considering the legitimate traffic, the amount of Benign Interests (BIs) preserved by our approach increases from 5% till 40% with respect to the preservation guaranteed by the state-of-the-art solutions. Concerning the routers PIT availability, our approach guarantees that the 97% of the PIT size is left free for handling the legitimate traffic. note de thèses : Thèse de doctorat en informatique

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Thd 10-45	Thd 10-45	Thése	BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES	théses (sci)	Disponible
thed 10-19	thed 10-19	Thése	SALLE DES THESES bibliothèque centrale	théses en informatique	Disponible

Deep learning dual-model for predicting and validating sensor Data in undn / Mohamed Lazhari Krobba

Public ISBD Titre : Deep learning dual-model for predicting and validating sensor Data in undn Type de document : document multimédia Auteurs : Mohamed Lazhari Krobba, Auteur ; Abdelmadjid Ben Arfa, Directeur de thèse ; Taher Bendouma, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2025 Autre Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Importance : 66 p. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option:Data science et artificial intelligence Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Réseau de Données Nommées Sous-Marines (UNDN)  Réseaux de Capteurs Sans Fil Sous-Marins (UWSN)  Réseautage de Données Nommées (NDN)  Apprentissage Profond  Prévision de Séries Temporelles  Validation des Capteurs  Fiabilité des Données des Capteurs Résumé : Ce mémoire présente une approche à double modèle dapprentissage profond visant à améliorer la fiabilité des données capteurs dans les Réseaux de Données Nommées Sous-Marins (UNDNs). Ce paradigme novateur intègre le Réseautage de Données Nommées (NDN) aux Réseaux de Capteurs Sans Fil Sous-Marins (UWSNs). Les UWSNs jouent un rôle clé dans des domaines tels que la surveillance environnementale, la détection de lactivité sismique et lexploration sous-marine. Cependant, ils rencontrent de sérieuses limitations, notamment une latence élevée, une bande passante restreinte, une atténuation importante du signal et des défaillances fréquentes des capteurs. Le NDN améliore la communication sous-marine en permettant une récupération des données centrée sur le contenu, grâce à une mise en cache dans le réseau et à une sécurité intégrée. Toutefois, le NDN seul ne peut résoudre les problèmes de lectures manquantes, de dysfonctionnements des capteurs ou de mauvaise qualité des données. Pour remédier à cela, nous proposons une architecture à double modèle basée sur lapprentissage profond : un modèle de prédiction de séries temporelles pour estimer les valeurs futures et compléter les données manquantes, et un modèle de classification pour vérifier la validité des lectures. Plusieurs architectures ont été évaluées, telles que LSTM, GRU, CNN-1D, Transformer et TCN. Parmi elles, seul le TCN a montré une bonne capacité de généralisation sur des données inédites. Pour la classification, un Perceptron Multi-Couche (MLP) a été utilisé avec des performances solides. Tous les modèles ont été implémentés sans frameworks externes. Cette étude contribue à la conception de systèmes de surveillance sous-marins intelligents, adaptatifs et fiables. note de thèses : Mémoire de master en informatique Deep learning dual-model for predicting and validating sensor Data in undn [document multimédia] / Mohamed Lazhari Krobba, Auteur ; Abdelmadjid Ben Arfa, Directeur de thèse ; Taher Bendouma, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2025 . - 66 p. + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option:Data science et artificial intelligence Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Réseau de Données Nommées Sous-Marines (UNDN)  Réseaux de Capteurs Sans Fil Sous-Marins (UWSN)  Réseautage de Données Nommées (NDN)  Apprentissage Profond  Prévision de Séries Temporelles  Validation des Capteurs  Fiabilité des Données des Capteurs Résumé : Ce mémoire présente une approche à double modèle dapprentissage profond visant à améliorer la fiabilité des données capteurs dans les Réseaux de Données Nommées Sous-Marins (UNDNs). Ce paradigme novateur intègre le Réseautage de Données Nommées (NDN) aux Réseaux de Capteurs Sans Fil Sous-Marins (UWSNs). Les UWSNs jouent un rôle clé dans des domaines tels que la surveillance environnementale, la détection de lactivité sismique et lexploration sous-marine. Cependant, ils rencontrent de sérieuses limitations, notamment une latence élevée, une bande passante restreinte, une atténuation importante du signal et des défaillances fréquentes des capteurs. Le NDN améliore la communication sous-marine en permettant une récupération des données centrée sur le contenu, grâce à une mise en cache dans le réseau et à une sécurité intégrée. Toutefois, le NDN seul ne peut résoudre les problèmes de lectures manquantes, de dysfonctionnements des capteurs ou de mauvaise qualité des données. Pour remédier à cela, nous proposons une architecture à double modèle basée sur lapprentissage profond : un modèle de prédiction de séries temporelles pour estimer les valeurs futures et compléter les données manquantes, et un modèle de classification pour vérifier la validité des lectures. Plusieurs architectures ont été évaluées, telles que LSTM, GRU, CNN-1D, Transformer et TCN. Parmi elles, seul le TCN a montré une bonne capacité de généralisation sur des données inédites. Pour la classification, un Perceptron Multi-Couche (MLP) a été utilisé avec des performances solides. Tous les modèles ont été implémentés sans frameworks externes. Cette étude contribue à la conception de systèmes de surveillance sous-marins intelligents, adaptatifs et fiables. note de thèses : Mémoire de master en informatique

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MF 03-08	MF 03-08	CD	BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES	théses (sci)	Disponible

Federated autoencoder for explainable childhood communication disorder screening / Ali Rougab

Public ISBD Titre : Federated autoencoder for explainable childhood communication disorder screening Type de document : document multimédia Auteurs : Ali Rougab, Auteur ; Abdelmadjid Ben Arfa, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2026 Importance : 57 p. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Artificial intelligence and data science Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Federated learning  Explainable artificial intelligence  Autoencoder  anomaly detection  Childhood communication disorders  FLAMENCO dataset  Privacy-preserving machine learning  SHAP  Class imbalance  Pediatric screening Résumé : Communication disorder screening in pediatric populations is important for supporting timely clinical assessment and improving developmental outcomes [1]. However, privacy requirements and data variation across care centers make it difficult to build large centralized datasets for training robust deep learning models [2, 3]. To address these challenges, this thesis proposes a federated deep learning framework for childhood communication disorder risk prediction, enhanced with Explainable Artificial Intelligence (XAI). The proposed system uses federated learning (FL) to train a shared model across distributed institutions without exchanging sensitive patient records [4, 5]. It also integrates explainability methods, particularly SHAP, to provide global and local interpretations of model behavior [6, 7]. The framework formulates risk assessment as reconstruction-error-based anomaly detection, which is suitable for imbalanced screening datasets [8, 9, 10]. Evaluation on the FLAMENCO dataset demonstrates the feasibility of the approach, with the federated model achieving strong performance and improving on the Pavlidis et al. baseline in both centralized and federated settings [11, 9]. Overall, the work combines privacy preservation, anomaly detection, and interpretability to support transparent AI-assisted pediatric screening. note de thèses : Mémoire de master en informatique Federated autoencoder for explainable childhood communication disorder screening [document multimédia] / Ali Rougab, Auteur ; Abdelmadjid Ben Arfa, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2026 . - 57 p. + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option : Artificial intelligence and data science Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Federated learning  Explainable artificial intelligence  Autoencoder  anomaly detection  Childhood communication disorders  FLAMENCO dataset  Privacy-preserving machine learning  SHAP  Class imbalance  Pediatric screening Résumé : Communication disorder screening in pediatric populations is important for supporting timely clinical assessment and improving developmental outcomes [1]. However, privacy requirements and data variation across care centers make it difficult to build large centralized datasets for training robust deep learning models [2, 3]. To address these challenges, this thesis proposes a federated deep learning framework for childhood communication disorder risk prediction, enhanced with Explainable Artificial Intelligence (XAI). The proposed system uses federated learning (FL) to train a shared model across distributed institutions without exchanging sensitive patient records [4, 5]. It also integrates explainability methods, particularly SHAP, to provide global and local interpretations of model behavior [6, 7]. The framework formulates risk assessment as reconstruction-error-based anomaly detection, which is suitable for imbalanced screening datasets [8, 9, 10]. Evaluation on the FLAMENCO dataset demonstrates the feasibility of the approach, with the federated model achieving strong performance and improving on the Pavlidis et al. baseline in both centralized and federated settings [11, 9]. Overall, the work combines privacy preservation, anomaly detection, and interpretability to support transparent AI-assisted pediatric screening. note de thèses : Mémoire de master en informatique

Optimisation des performances des protocoles de transport dans les VANets par une approche Cross-Layer / Abdelmadjid Ben Arfa

Public ISBD Titre : Optimisation des performances des protocoles de transport dans les VANets par une approche Cross-Layer Type de document : texte manuscrit Auteurs : Abdelmadjid Ben Arfa, Auteur ; Nasreddine Lagraa, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2014 Importance : 69 p. Format : 27 cm. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Informatique répartie et mobile IRM Langues : Français (fre) Catégories : THESES :10 informatique Mots-clés : VANets  TCP  Congestion  Transport  communication inter-couches Résumé : Actuellement, les réseaux véhiculaires ou VANETs ont attirés beaucoup d’attention dans la communauté de recherche et dans les industries (automobiles, télécommunications,. . . etc). La particularité des VANETs provient des communications qui peuvent être établies pour offrir une diversité d’applications aux usagers de la route. Les performances des applications de haut niveau (multimédia, jeux, Navigation sur Internet,. . . etc.) sont liées essentiellement aux protocoles de la couche transport utilisés dans un réseau très dynamique. À cause de cette forte mobilité et la nature des liens radio qui ne sont pas toujours fiables, les données transmises ou reçues par les véhicules peuvent être perdues pour plusieurs raisons (interférences, déconnexion,. . .). Dans ce mémoire, on a dressé en premier lieu un bilan sur les travaux proposés dans le cadre de l’amélioration de performances des protocoles TCP dans les différents types de réseaux, afin d’identifier leurs carences et les points qu’il faut encore améliorer ou ceux qui ne sont pas encore traités. Par la suite on a conçu un protocole cross-layer qui augmente les performances et répond aux exigences de tels réseaux. note de thèses : Thèse de magister en informatique Optimisation des performances des protocoles de transport dans les VANets par une approche Cross-Layer [texte manuscrit] / Abdelmadjid Ben Arfa, Auteur ; Nasreddine Lagraa, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2014 . - 69 p. ; 27 cm. + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option : Informatique répartie et mobile IRM Langues : Français (fre) Catégories : THESES :10 informatique Mots-clés : VANets  TCP  Congestion  Transport  communication inter-couches Résumé : Actuellement, les réseaux véhiculaires ou VANETs ont attirés beaucoup d’attention dans la communauté de recherche et dans les industries (automobiles, télécommunications,. . . etc). La particularité des VANETs provient des communications qui peuvent être établies pour offrir une diversité d’applications aux usagers de la route. Les performances des applications de haut niveau (multimédia, jeux, Navigation sur Internet,. . . etc.) sont liées essentiellement aux protocoles de la couche transport utilisés dans un réseau très dynamique. À cause de cette forte mobilité et la nature des liens radio qui ne sont pas toujours fiables, les données transmises ou reçues par les véhicules peuvent être perdues pour plusieurs raisons (interférences, déconnexion,. . .). Dans ce mémoire, on a dressé en premier lieu un bilan sur les travaux proposés dans le cadre de l’amélioration de performances des protocoles TCP dans les différents types de réseaux, afin d’identifier leurs carences et les points qu’il faut encore améliorer ou ceux qui ne sont pas encore traités. Par la suite on a conçu un protocole cross-layer qui augmente les performances et répond aux exigences de tels réseaux. note de thèses : Thèse de magister en informatique

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Thd 10-19	Thd 10-19	Thése	BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES	théses (sci)	Disponible
th 10-164	th 10-164	Thése	SALLE DES THESES bibliothèque centrale	théses en informatique	Disponible

La sécurité des communications dans les NDN (Named Data Networks) / Amira Ben Atallah

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Trajectory optimization for autonomous underwater vehicles in IoUT-enabled ocean exploration / Abderrahmane Nebeg

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Underwater wireless communication for IoUT applications using adaptive SDR-UCP / Meriem Benmebarek

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