ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

دراسة حول تحسين أمن قواعد المعطيات - تطبيق على قواعد معطيات كلمات السر

709   0   6   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2015
  مجال البحث الهندسة المعلوماتية
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

أصبحت جميع المواقع الموجودة على الشبكة العنكبوتية والمخدمات تهتم بأمور السرية التامة في مواقعها بالإضافة إلى عمليات تطوير حماية البيانات الخاصة بها


ملخص البحث
تتناول هذه الدراسة موضوع تحسين أمن قواعد المعطيات مع التركيز على حماية قواعد بيانات كلمات السر. يهدف البحث إلى تقديم حلول لتحسين حماية البيانات الحساسة من خلال دمج خوارزميات التشفير المتناظر (DES) مع توابع البصمة (MD5). تتضمن الدراسة مراجعة للتقنيات والأدوات المستخدمة حاليًا في حماية قواعد البيانات، بالإضافة إلى تحليل نقاط الضعف الموجودة في الأنظمة الحالية. يقدم البحث نموذجًا تطبيقيًا يدمج بين خوارزميتين مختلفتين لتوفير مستوى أعلى من الأمان ضد هجمات كشف كلمات السر. يتم اختبار النموذج المقترح من خلال تطبيق عملي يوضح كيفية تحسين حماية كلمات السر باستخدام تقنيات التشفير المتناظر وتوابع البصمة. النتائج تشير إلى أن الحل المقترح يزيد من مقاومة النظام ضد هجمات القوة العمياء (brute force) ويعزز من أمان البيانات المخزنة في قواعد البيانات.
قراءة نقدية
دراسة نقدية: تعتبر هذه الدراسة خطوة مهمة نحو تحسين أمن قواعد البيانات، خاصة فيما يتعلق بحماية كلمات السر. ومع ذلك، يمكن الإشارة إلى بعض النقاط التي قد تحتاج إلى مزيد من البحث والتطوير. أولاً، الاعتماد على خوارزمية DES قد يكون غير كافٍ في بعض الحالات نظراً لوجود خوارزميات تشفير أكثر أمانًا مثل AES. ثانياً، الدراسة تركز بشكل كبير على الجانب النظري والتطبيقي دون تقديم تحليل شامل للتكاليف والأداء العملي للحلول المقترحة في بيئات مختلفة. أخيراً، يمكن تحسين الدراسة من خلال تضمين مقارنة مع حلول أخرى متقدمة في مجال حماية قواعد البيانات لتقديم صورة أكثر شمولية عن فعالية الحل المقترح.
أسئلة حول البحث
  1. ما الهدف الرئيسي من الدراسة؟

    الهدف الرئيسي من الدراسة هو تحسين أمن قواعد المعطيات، وخاصة قواعد بيانات كلمات السر، من خلال دمج خوارزميات التشفير المتناظر (DES) مع توابع البصمة (MD5).

  2. ما هي الخوارزميات المستخدمة في الحل المقترح؟

    الحل المقترح يستخدم خوارزمية التشفير المتناظر (DES) وتوابع البصمة (MD5) لزيادة أمان كلمات السر المخزنة في قواعد البيانات.

  3. كيف يتم اختبار فعالية الحل المقترح؟

    يتم اختبار فعالية الحل المقترح من خلال تطبيق عملي يوضح كيفية تحسين حماية كلمات السر باستخدام تقنيات التشفير المتناظر وتوابع البصمة، ويتم مقارنة النتائج مع الحلول التقليدية.

  4. ما هي نقاط الضعف التي تم تحديدها في الأنظمة الحالية؟

    نقاط الضعف تشمل الاعتماد على خوارزميات تشفير قديمة مثل MD5 بدون طبقات حماية إضافية، مما يجعلها عرضة لهجمات كشف كلمات السر باستخدام القوة العمياء (brute force) وأدوات التهكير المتقدمة.


المراجع المستخدمة
أنظمة قواعد المعطيات المحاضرة الأولى 2011 تعريف قواعد البيانات
قيم البحث

اقرأ أيضاً

يزداد حجم المعطيات المولدة هذه الأيام بمعدل هائل. و ان استخراج المعرفة المفيدة من مثل هذه المجموعات من المعطيات هو موضوع هام و تحد. التقنية الواعدة هي منهج المجموعات التقريبية، الطريقة الرياضية الجديدة لتحليل المعطيات اعتماداً على تصنيف الأغراض في صفوف متشابهة، التي تكون غير قابلة للتمييز بالنسبة لبعض السمات. تركز هذه المقالة على اكتشاف قواعد القرار المعممة الأعظمية من قواعد المعطيات اعتماداً على التراجع البسيط أو المتعدد و خوارزمية التعميم و مصفوفة القرار.
أصبح مصطلح قاعدة المعطيات العلائقية التقليدية مرادفاً لمصطلح قاعدة المعطيات، و لكن احتكار الشركات الكبرى المصنعة لأنظمة إدارة قواعد المعطيات أصبح يشكل هاجساً للعاملين في هذا الحقل نظراً للكلف العالية لهذه الأنظمة، مما وجه الأنظار نحو الاهتمام بالتقني ة الصاعدة و هي أنظمة قواعد المعطيات الأصيلة باستخدام لغة التأشير الموسعة، حيث أنها تتمتع بخاصية المحمولية و أغلبها مجاني أو مفتوح المصدر، و بسبب زيادة الاعتماد على ملفات xml و لا سيما في التراسل بين التطبيقات المختلفة و وجود مجمعات لها مما استوجب التوجه نحو أنظمة قادرة على إدارتها و تنظيمها، و هذا فرض الحاجة إلى أنظمة قواعد المعطيات xml الأصيلة، و تهدف الدراسة إلى إجراء مقارنة بين إمكانيات أنظمة قواعد المعطيات العلائقية التقليدية و أنظمة قواعد المعطيات xml الأصيلة وفقاً لمعايير عديدة ، و استثمار التقنيتين في تطبيق عملي و إجراء الاختبارات المناسبة التي تعكس أثر استخدام كل من التقنيتين على أداء التطبيق المقترح و عرض النتائج و تقديم الاقتراحات المستقبلية.
ظهر خلال نصف القرن المنصرم العديد من تطبيقات قواعد المعطيات التي يؤدي الوقت فيها دوراً مهماً، فكشفت عن نقص في دعم الدلالات الزمنية ضمن نظم إدارة قواعد المعطيات الحالية، إِذ يقع على عاتق التطبيقات الزمنية إعطاء البيانات دلالات زمنية مرتبطة بها، و الت حقق من القيود الزمنية لضمان الاتساق، لذلك اتجهت البحوث إلى تضمين هذه الدلالات و القيود الزمنية في نظام إدارة قواعد المعطيات نفسه، و توفير لغة استعلام جديدة مناسبة توصف بأنها زمنية.
الهدف من هذا البحث هو تقديم خدمة المرضى من خلال الاستفادة من تطبيقات قواعد المعطيات و أيضاً تطبيقات أنظمة الاتصالات المتاحة و المتوفرة , في الخدمات الطبية و بخاصة العلاجية منها, بحيث يمكننا قدر الإمكان تفادي ما يمكن تفاديه من الكوارث الصحية التي يمكن أن يتعرض لها الإنسان المريض بشكل فجائي. درسنا في هذا البحث كيفية الاستفادة من التقنيات الحديثة في ضبط و معالجة بعض العلامات الحيوية للإنسان و بخاصة الذين يعانون من بعض المشاكل الصحية المتعلقة ببعض الأمراض , و إبقاءها تحت السيطرة بهدف جعل الأوضاع الصحية لهؤلاء المرضى مستقرة. العلامات الحيوية التي قمنا بتطبيق الدراسة عليها هي : ضغط الدم – نبض القلب – سكر الدم. إذ ان حدوث أي خلل في إحدى قيم تلك العلامات ( زيادة أو نقصانا ) قد يؤدي إلى اصابة المريض بعارض صحي مفاجئ.
استخدمت نظم استخلاص العلاقة استخداماً واسعاً للميزات المولدة من وحدات التحليل اللغوي. إذ تؤدي الأخطاء في هذه المميزات إلى أخطاء في كشف العلاقة و تصنيفها. في هذا البحث، نخرج من هذه الطرق التقليدية مع بنية مميز معقدة من خلال تقديم الشبكات العصبونية الالتفافية لاستخلاص العلاقة التي تتعلم تلقائيا ميزات من الجمل و تقلل من الاعتماد على مجموعة الأدوات و المصادر الخارجية. نموذجنا يأخذ مزايا أحجام لنوافذ متعددة للمرشحات و تضمينات الكلمة المدربة سابقا كدخل لبنية غير ثابتة لتحسين الأداء.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا