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Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de Chamseddine Talhi figurant sur cette page.
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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur Chamseddine Talhi. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Abbasi, H., Ezzati-Jivan, N., Bellaïche, M., Talhi, C., & Dagenais, M. (2021). The Use of Anomaly Detection for the Detection of Different Types of DDoS Attacks in Cloud Environment. Journal of Hardware and Systems Security, 2021(3-4), 208-222. Lien externe
Abbasi, H., Ezzati-Jivan, N., Bellaïche, M., Talhi, C., & Dagenais, M. (2019). Machine learning-based EDoS attack detection technique using execution trace analysis. Journal of Hardware and Systems Security, 3(2), 164-176. Disponible
Hawedi, M., Talhi, C., & Boucheneb, H. (2018). Multi-tenant intrusion detection system for public cloud (MTIDS). Journal of Supercomputing, 74(10), 5199-5230. Lien externe
Hawedi, M., Talhi, C., & Boucheneb, H. (mai 2018). Security as a service for public cloud tenants (SaaS) [Communication écrite]. 8th International Symposium on Frontiers in Ambient and Mobile Systems (FAMS 2018), Porto, Portugal. Publié dans Procedia Computer Science, 130. Disponible
Meftah, A., Do, T. N., Kaddoum, G., & Talhi, C. (2024). Federated learning-enabled jamming detection for stochastic terrestrial and non-terrestrial networks. IEEE Transactions on Green Communications and Networking, 3425792 (19 pages). Lien externe
Meftah, A., Kaddoum, G., Do, T. N., & Talhi, C. (novembre 2022). Federated Learning-Based Jamming Detection for Distributed Tactical Wireless Networks [Communication écrite]. IEEE Military Communications Conference (MILCOM 2022), Rockville, MD, USA. Lien externe
Yassin, M., Ould-Slimane, H., Talhi, C., & Boucheneb, H. (2022). Multi-Tenant Intrusion Detection Framework as a Service for SaaS. IEEE Transactions on Services Computing, 15(5), 2925-2938. Lien externe
Yassin, M., Talhi, C., & Boucheneb, H. (2019). ITADP: An inter-tenant attack detection and prevention framework for multi-tenant SaaS. Journal of Information Security and Applications, 49, 15 pages. Lien externe
Yassin, M., Ould-Slimane, H., Talhi, C., & Boucheneb, H. (juin 2017). SQLIIDaaS: A SQL injection intrusion detection framework as a service for SAAS providers [Communication écrite]. 4th IEEE International Conference on Cyber Security and Cloud Computing (CSCloud 2017), New York, New York. Lien externe
