Osama Albahsir Jamoom, Amaal Ammar Almabrok Ahmed

جامعة الزاوية (السابع من ابريل سابقا) · ليبيا

زوبير حمادي, ليليا مراد, يسمينة مندي

كلية الحقوق والعلوم السياسية-جامعة عبد الرحمان ميرة - بجاية · الجزائر

تكتسي الملكية الفكرية بشقيها "الملكية الصناعية وحقوق المؤلف والحقوق المجاورة" أهمية قصوى واهتمام كبير سواء على المستوى الوطني أو الدولي ذلك لاتصالها بالتنمية الاقتصادية والتطور التكنولوجي، مما جعلها بصفة مستمرة عرضة لمختلف الانتهاكات والاعتداءات، الأمر الذي أدى إلى تدخل مختلف التشريعات على غرارها المشرع الجزائري بوضع إجراءات تحفظية من خلال وضعه وسنه لأحكام ونصوص قانونية تعالج هذه الإجراءات.تعد الإجراءات التحفظية كتدابير أولية وقائية احتياطية غرضها تفادي وقوع العمل الضار أو الحد منه، كما تهدف إلى الحفاظ على الحقوق الملكية الفكرية، وعليه إن الهدف من دراسة هذا البحث هو بيان مختلف الأحكام القانونية التي تعالج الإجراءات التحفظية ومستهلين ذلك بدراسة مضمون الملكية الفكرية محل الحماية الإجرائية.

.Bessaih R, Brahim Mahfoud

كلية العلوم الهندسية-جامعة الاخوة منتورى - قسنطينة 1 · الجزائر

KORICHI Mourad, REGADI Dahmane

كلية العلوم التكنولوجية وعلوم المادة‎-جامعة قاصدى مرباح ورقلة-جامعة قاصدى مرباح ورقلة · الجزائر

Dans ce travail, nous avons étudier le degré de corrélation entre le coefficient de partageoctanol/eau (log Kow), pression de vapeur (Pv ) et le seuil de détection d'odeur (log ODT) avec deuxtypes des descripteurs moléculaires (3D, 2D). Pour cette raison on 'a utilisés la technique de Q.S.P.R.on applique la régression linéaire par XLSTAT comme outil pour facilité la prédiction avec 2 blocksde descripteurs qui sont (3D-MoRSE, topologiques).La base de données qui on utilise contient 134 molécules odorant. Après les calculs etl’analyse des résultats, nous avons trouvé que la corrélation est remarquable dans le bloc 3D-MoRS, telque (R2=0.973), et la corrélation suffisant avec bloc de descripteur topologique (R2= 0.584)

Mohammed Senoussi, Zahra Demmane , Zouina Nourelimane Mahfoudi

كلية الاداب واللغات-جامعة محمد بوضياف - المسيلة · الجزائر

رشيد شفيق, عبدالحق مباشر

كلية الطب والصيدلة - مراكش-جامعة القاضي عياض · المغرب

هارون أمحمد سالم أبو العيد

جامعة الزاوية (السابع من ابريل سابقا) · ليبيا

Faiza Doudou, Brahim Bidi

معهد الطيران ودراسات الفضاء-جامعة سعد دحلب - البليدة · الجزائر

بي خال نامق حسن, نزار شكور شاكر

كلية اللغات-جامعة السليمانية · العراق

Cherifi Abd erraouf, Ferrag Med Amine

كلية الرياضيات وعلوم الحاسب وعلوم المواد-جامعة 8 ماي 1945 قالمة · الجزائر

Les systèmes de détection des malwares ont fait l’objet de nombreuses recherches et jouent un rôle important dans la cybersécurité. L’objectif de cette étude est de modéliser un tel système pour aider les administrateurs et les utilisateurs du système à détecter et à identifier toute violation de la sécurité dans leur organisation afin de les prévenir avant de causer des dommages. Pour cela, nous avons étudié les performances des méthodes d’apprentissage machine (ML) appliquées à la détection des malwares pour la cybersécurité. Ensuite, nous avons appliqué une technique de détection basée sur une approche d’apprentissage profond, un réseau neuronal convolutif (CNN) pour détecter les malwares dans les connexions réseau. Nous avons évalué laméthode proposée avec l’ensemble de données CIC-AAGM2017de référence pour la détection des malwares sur les réseaux. Nous avons également présenté une étude comparative avec des autres algorithmes d’apprentissage automatique de référence, en utilisant différentes mesures appliquées pour l’évaluation des performances d’apprentissage machine (Précision, Rappel, score F1), et deux autres indicateurs de performance importants pour la détection des malwares (taux de détection, taux de fausses alarmes). Les résultats expérimentaux ont montré que les performances de cette approche DL proposée sont supérieures à celles des algorithmes ML traditionnels en tant que modèles de détection avec une grande précision, un taux de détection idéale et un taux de fausses alarmes négligeable.