DSpace 8

DSpace is the world leading open source repository platform that enables organisations to:

  • easily ingest documents, audio, video, datasets and their corresponding Dublin Core metadata
  • open up this content to local and global audiences, thanks to the OAI-PMH interface and Google Scholar optimizations
  • issue permanent urls and trustworthy identifiers, including optional integrations with handle.net and DataCite DOI

Join an international community of leading institutions using DSpace.

The test user accounts below have their password set to the name of this software in lowercase.

  • Demo Site Administrator = dspacedemo+admin@gmail.com
  • Demo Community Administrator = dspacedemo+commadmin@gmail.com
  • Demo Collection Administrator = dspacedemo+colladmin@gmail.com
  • Demo Submitter = dspacedemo+submit@gmail.com
Photo by @inspiredimages
 

Communities in DSpace

Select a community to browse its collections.

Now showing 1 - 5 of 10

Recent Submissions

No Thumbnail Available
Item
Evaluating Explainable Artificial Intelligence (XAI) in the Network Security Domain A Case Study
(UNIVERSITE DE ECHAHID CHEIKH LARBI TEBESSI, 2026-06-09) Haouichi Salah Eddine / encadré par Aouiche Chaima
The rapid expansion of Internet of Things infrastructure has fundamentally altered the network security threat landscape, creating environments in which the volume, velocity, and diversity of malicious traffic exceed the capacity of rule-based detection systems and human analyst teams alike. Machine learning offers a powerful alternative, but the models that achieve the highest detection rates — deep neural networks and large ensemble architectures — are precisely those whose internal reasoning is most opaque, creating a critical gap between predictive capability and operational interpretability that undermines the trust and accountability requirements of real security operations. This thesis investigates whether explainable artificial intelligence can bridge that gap in an IoT network intrusion detection context. A comparative experimental framework was constructed in which three architecturally distinct models — a Deep Neural Network, a Bagging ensemble based on Random Forest, and a two-level Stacking ensemble — were trained and evaluated on the CIC IoT-DIAD 2024 dataset, comprising 27,713,532 labelled network flow records described by 36 traffic-derived features. Each model was assessed not only on standard detection metrics but on the quality, consistency, and operational interpretability of the SHAP attributions it produced, using architecture-appropriate explainer classes: TreeExplainer for Bagging, DeepExplainer for DNN, and PermutationExplainer for Stacking. All three architectures exceeded 97% accuracy and 97% F1-score on the balanced held-out test set. The Bagging ensemble achieved the highest precision (99.76%) and the lowest false positive count (188), while the Stacking ensemble achieved the highest recall (96.71%) and the lowest false negative count (2,622). SHAP analysis identified three features — SYN Flag Count, Bwd Packet Length Max, and Flow IAT Min — that appeared consistently in the top 10 rankings of all three architectures, providing a cross-model consensus that is both statistically robust and operationally interpretable in terms of known IoT attack mechanisms. Spearman rank correlation analysis revealed that attribution consistency is architecture-dependent: the tree-based Bagging and Stacking models produce strongly correlated rankings (ρ = 0.7521), while the DNN's attribution profile diverges significantly from both ensembles (ρ ≈ 0.12–0.20). The Bagging ensemble is identified as the recommended architecture for the evaluated scenario, optimising across detection reliability, explanation exactness, computational feasibility, and cross-model attribution consistency simultaneously. The study demonstrates that XAI-enhanced intrusion detection is both technically viable and operationally actionable for IoT security environments, and introduces cross-model rank correlation analysis as a practical framework for assessing explanation robustness in multi-model security deployments.
No Thumbnail Available
Item
Berkani lamis BOUKHRIS HAIFA Aoulmi Chahinda / encadré par CHERIET Leyla
(2026-06) Berkani lamis/ BOUKHRIS HAIFA /encadré par Aoulmi Chahinda
À l’ère de l’intelligence artificielle générative, la prolifération des manipulations d’images numériques, notamment les Deepfakes, pose un défi majeur pour la criminalistique informatique (Digital Forensics). Ce mémoire de Master présente une approche hybride robuste dédiée à la détection automatique de falsifications d’images, en combinant l’analyse spatio-fréquentielle et l’apprentissage profond. Notre contribution fondamentale repose sur l’intégration de la Transformée en Ondelettes Discrète (DWT) en amont des Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN). En écartant l’approximation globale basse fréquence pour forcer le réseau à focaliser son attention sur les sous-bandes de détails fréquentielles (LH,HL,HH), le système parvient à isoler les micro-anomalies géométriques et statistiques laissées par les algorithmes de manipulation. Les simulations rigoureuses menées sous l’environnement MATLAB sur la base de données de référence Celeb- DF v2 valident l’efficacité de cette fusion. En utilisant l’ondelette de Daubechies (db4), le modèle basé sur l’apprentissage résiduel ResNet-18 surclasse les architectures standard et SqueezeNet, en atteignant une précision remarquable de 95,42% (jusqu’à 96,15%), avec un score AUC de 0,978 et un taux de fausses alarmes (FPR) réduit à seulement 4,00%.
No Thumbnail Available
Item
Optimisation d’un système biométrique sécurisé à l’aide de filtres orientés
(UNIVERSITE DE ECHAHID CHEIKH LARBI TEBESSI, 2026-06-09) MAALLEM SAFOUA /Si Said Ania/ encadré par Abdallah Meraoumia
Les systèmes biométriques occupent aujourd’hui une place importante dans les domaines de la sécurité et de l’authentification grâce à leur capacité à identifier les individus à partir de caractéristiques physiologiques ou comportementales. Cependant, ces systèmes restent exposés à plusieurs menaces telles que le spoofing, le vol des templates biométriques et les attaques sur les canaux de transmission. Ce mémoire présente une étude des systèmes biométriques, de leurs vulnérabilités ainsi que des principales techniques de protection utilisées pour renforcer leur sécurité. Une attention particulière est accordée à la protection des templates biométriques à travers des mécanismes de chiffrement et des méthodes anti-spoofing. Dans ce contexte, une approche sécurisée est proposée en utilisant les projections spatiales guidées par le chaos, l’optimisation par essaim de particules (PSO) ainsi qu’un schéma de chiffrement adapté à la protection des caractéristiques biométriques. Cette approche vise à améliorer la sécurité, l’intégrité et la robustesse du système face aux différentes attaques
No Thumbnail Available
Item
أحكام جرائم التمييز و خطاب الكراهية في التشريع الجزائري
(2026-03-10) قفي اسماء
تعتبر جرائم التمييز وخطاب الكراهية من الجرائم المنتشرة مؤخرا،إذا اصبحت تهدد الوحدة الوطنية الإنسجام الاجتماعي و السلم أهلي لذلك عمل المشرع الجزائري على مكافحة جرائم التمييز و خطاب الكراهية من خلال إصدار قانون05/20 المتعلق بالوقاية من جرائم التمييز و خطاب الكراهية و مكافحتهما فقد جاء هذا القانون العزيز السلم الاجتماعي و حماية الحقوق و الحلويات بالإضافة إلى إعتماد المشرع على الآليات الوقاية و الرصد المبكر لهذه الافعال التي تساهم بالمساس الاستثمار المجتمع.
No Thumbnail Available
Item
الانثروبولوجيا الاجتماعية والثقافية للمجتمع الجزائري
(جامعة الشهيد الشيخ العربي التبسي -تبسة, 2026) بن زاوي ابراهيم
يقدم الكتاب مدخلا بيداغوجيا إلى دراسة الإنسان والمجتمع والثقافة، وينطلق من موضوع الترفيه والأسفار بوصفهما ممارستين اجتماعيتين تتصلان بالزمن الحر، والاستهلاك الثقافي، والتنقل، والسياحة، والهوية، والفضاء العام، غير أن الكتاب يتوسع ليجعل من الأنثروبولوجيا الاجتماعية والثقافية أداة لفهم المجتمع الجزائري، وبخاصة بنياته التقليدية، وقيمه، وطقوسه، وتحولاته المتسارعة تحت تأثير الاستعمار والتحضر والعولمة والرقمنة. ويعرّف الكتاب بالأنثروبولوجيا وأقسامها ومناهجها، ولا سيما البحث الميداني، ثم ينتقل إلى تحليل المجتمع الجزائري من خلال القبيلة والعرش والجماعة والقرابة والزواج والطقوس واللغة والهوية والحياة اليومية. كما يناقش أثر التكنولوجيا وشبكات التواصل في إعادة تشكيل الممارسات الاحتفالية والعلاقات الاجتماعية، ويحلل التحضر وإنتاج الفضاء الحضري وقضايا التهميش واللامساواة والحق في المدينة، وفي خاتمته، يؤكد الكتاب أهمية تجاوز القراءة الفولكلورية أو الانطباعية للمجتمع، وبناء وعي نقدي يربط المفاهيم بالنماذج الواقعية المحلية.