02-Doctorat

Permanent URI for this communityhttps://dspace.univ-tebessa.dz/handle/123456789/38

دكتوراه

Browse

Now showing 1 - 20 of 42

Analysis and improvement of QoS and security of Mobile Edge Computing based networks
(Echahid Cheikh Larbi Tebessi University - Tebessa, 2026-05-11) Amira Cheriet
The rapid evolution of mobile technologies and connected objects (IoT) has led to a massive increase in the volume of data to be processed and secured. Traditional cloud architectures, while efficient for large-scale storage and processing, no longer meet current requirements in terms of latency, bandwidth, and security. To address these challenges, the Mobile Edge Computing (MEC) paradigm is emerging as an innovative solution that brings computing and storage resources closer to end users while improving the performance of distributed services. This thesis offers a series of contributions aimed at optimizing the processing, security, and storage of sensitive data in MEC environments through the integration of complementary technologies such as Software-Defined Networking (SDN), Blockchain, Network Functions Virtualization (NFV), and IPFS. In the first part, we design a secure mobile data offloading architecture in small cell networks (SCN), combining SDN, public/private blockchain, and Wi-Fi and D2D communications. This solution aims to guarantee ultra-low latency while ensuring the integrity and confidentiality of data transferred from mobile devices to the cloud. Secondly, we address the issue of secure edge video streaming management. We propose a distributed model based on dynamic orchestration of security tasks via NFV, allowing for optimized resource allocation while ensuring consistent quality of service, even under performance constraints. Finally, we present a secure storage solution for video surveillance systems, based on blockchain and IPFS, with a MEC layer enabling local preprocessing. The use of mechanisms such as Segregated Witness and smart contracts ensures the integrity, traceability, and efficient storage of critical video data. All the proposals are validated by simulations and experimental evaluations that demonstrate their effectiveness in terms of latency reduction, security improvement, data resilience, and resource optimization. This thesis thus paves the way towards intelligent, secure, and efficient edge environments, adapted to the growing needs of modern mobile applications, particularly in the fields of IoT, multimedia services, and urban security.
Apport des données hydroclimatologiques et hydrogéologiques à la quantification des réserves en eau dans un bassin transfrontalier ; cas du grand bassin versant de Safsaf, région de Tébessa (N.E Algérien)
(Université Echahid Cheikh Larbi Tébessi -Tébessa, 2026-07-07) Ramdani Rayene Sirine
Cette thèse, réalisée dans le cadre du projet international PRIMA AG-WAMED, propose une approche intégrée pour évaluer et gérer les ressources en eau du bassin transfrontalier de Safsaf N.E Algérien. En combinant modélisation hydrogéologique (Visual MODFLOW Flex), modélisation hydrogéochimique (PHREEQC), télédétection et SIG, l'étude révèle plusieurs résultats majeurs. La nappe miocène a subi un abaissement piézométrique critique de 55 m entre 2001 et 2024, principalement attribuable à la surexploitation. Les projections montrent que le maintien des pompages actuels entraînerait un abaissement supplémentaire de 5 à 10 m, tandis qu'une recharge artificielle via les carrières abandonnées pourrait induire une remontée de 21 à 54 m. Les analyses hydrogéochimiques identifient les eaux de l'Oued Goussa comme les plus compatibles pour cette opération. L'étude intègre également une évaluation de la vulnérabilité aux crues éclair dans le bassin d'El Malabiod et caractérise l'impact de l'urbanisation dans le bassin de Safsaf à l'aide d'indices multispectraux. La corrélation entre la baisse piézométrique et la subsidence détectée par InSAR confirme l'origine anthropique de ces phénomènes. Cette recherche démontre qu'une gestion durable exige une approche multidimensionnelle combinant recharge artificielle ciblée, limitation des prélèvements, conservation des zones de recharge et aménagement résilient, dans le cadre d'une gestion transfrontalière coordonnée.
Biometrics-Based Information Security
(University of echahid cheikh larbi tebessi - tebessa, 2026-07-08) Yacine Belhocine
The accelerating digitization of human activities has redefined how information is cre- ated, transmitted, and protected. However, this interconnected digital ecosystem has also become a prime target for sophisticated cyberattacks, data breaches, and iden- tity fraud. Traditional security mechanisms, such as passwords, PINs, and centralized databases, are increasingly inadequate to safeguard sensitive assets and personal iden- tities. In this context, biometric-based authentication, supported by emerging technolo- gies, offers a path toward more resilient and user-centered security. This thesis proposes an integrated, multi-layered security framework that unites biometrics, blockchain, ex- plainable artificial intelligence (XAI), and quantum machine learning (QML) to achieve secure, transparent, and future-ready identity verification. The research first introduces a revocable biometric template protection scheme that ensures both privacy and renewa- bility, allowing biometric credentials to be securely reissued if compromised. Building upon this, the MedBioCh system is developed, an innovative blockchain-enabled archi- tecture for digital healthcare that decentralizes trust, prevents tampering, and enforces privacy-aware access control through smart contracts. To strengthen accountability and interpretability, an explainable phase-aware biometric framework is proposed, enabling transparent authentication decisions and traceable reasoning paths suitable for sensitive sectors such as healthcare and justice. Furthermore, a training-free quantum classi- fier based on fidelity-based similarity is designed to deliver efficient, interpretable, and noise-resilient classification, offering a realistic step toward post-quantum security. Ex- perimental evaluations across multiple biometric datasets confirm the frameworks su- perior resilience against spoofing, template compromise, and adversarial interference while maintaining high recognition accuracy and system scalability. By harmonizing these emerging paradigms, this work establishes a unified vision of trustworthy digital identity, combining the precision of biometrics, the decentralization of blockchain, the clarity of XAI, and the resilience of quantum computation. It lays a scientific and technological foundation for the next generation of secure, ethical, and transparent au- thentication systems.
Caractérisation de la résistance aux antibiotiques des souches d'entérobactéries isolées de divers produits alimentaires
(Université Echahid Cheikh Larbi Tebessi -Tébessa, 2026-02-16) Amra Amel
La résistance aux antibiotiques des entérobactéries constitue une préoccupation majeure pour la santé publique, en raison de son émergence en communauté et dans la chaine alimentaire. L’objectif de cette étude était d’évaluer la prévalence des entérobactéries résistantes aux céphalosporines de troisième génération (ERC3G), des entérobactéries productrices de bêta- lactamases à spectre étendu (EBLSE), de céphalosporinases AmpC et de carbapénèmases (CP) dans divers produits alimentaires, ainsi que de caractériser les gènes de BLSE. L’isolement des ERC3G a été réalisé sur gélose MacConkey supplémentée en céfotaxime, suivi d’une identification par la galerie API 20E. L’antibiogramme a été réalisé selon la méthode des disques et les tests phénotypiques utilisés dans la recherche des β-lactamases étaient : les tests de synergie et du double disque pour les BLSE, le test AmpC pour les céphalosprinases et les tests de Hodge modifié, mCIM et rCDM pour les CP. La PCR standard et le séquençage ont été utilisés pour chercher les gènes BLSE. 341 souches d'entérobactéries ont été isolées à partir de 198/433 échantillons de divers produits alimentaires. Les espèces les plus présentées étaient : E. coli (n=90), K. pneumoniae et En. cloacae (n=36 chacune), Raoultella ornithinolytica (n=31) et Klebsiella oxytoca (n=29). Les souches ont montré des taux de résistance élevés aux β-lactamines, aux quinolones et au cotrimoxazole et 55,72% d’entre elles étaient multirésistantes. Le taux de contamination par les ERC3G, les entérobactéries productrices de BLSE, dʼAmpC et de CP était respectivement de 32,10%, 30,95%, 2,31% et 0,92% des échantillons de divers produits alimentaires analysés, et leur prévalence était de 56.89%, 53,37%, 2,93% et 1,47% des souches isolées avec co-occurrence de BLSE et CP dans 2,60% des souches productrices de β-lactamases. La caractérisation moléculaire a montré la présence d’au moins un gène BLSE (blaCTX-M, blaTEM, blaSHV) chez 7 souches sélectionnées avec occurrence de blaCTX-M chez 6 souches, ainsi que la détection pour la première fois en Algérie des variants rares (blaCTX-M-79, blaCTX-M-107, blaCTX-M-117, blaTEM-112, blaTEM-125, blaTEM-194 et blaSHV-176). Les résultats de notre étude révèlent une contamination des différents produits alimentaires analysés par des entérobactéries résistantes aux antibiotiques, ce qui pose des risques importants au consommateur.
Contribution à l'étude d'amélioration de la capacité portante d'une fondation superficielle surmontant un vide souterrain
(Université Echahid Cheikh Larbi Tébessi-Tébessa, 2026-05-24) Nezari Abdelhakim
La présence de vides souterrains, qu'ils soient d'origine naturelle (dissolution karstique, érosion) ou anthropique (exploitations minières, carrières abandonnées), constitue une problématique géotechnique majeure affectant la stabilité des fondations superficielles et la sécurité des infrastructures. Cette recherche doctorale vise à développer un cadre méthodologique intégré combinant modélisation numérique avancée et apprentissage automatique interprétable pour l'évaluation et l'amélioration de la capacité portante des fondations en présence de vides souterrains dans les sols stratifiés. La méthodologie adoptée s'articule autour de trois axes complémentaires. Premièrement, une revue critique exhaustive de la littérature établit l'état de l'art concernant la caractérisation des vides souterrains, leurs mécanismes de formation, les risques associés, les méthodes de détection et les techniques de réhabilitation. Deuxièmement, une campagne systématique de modélisation par éléments finis (PLAXIS 2D) génère une base de données de 204 configurations distinctes d'une fondation superficielle reposant sur un système bicouche sable-argile avec vide circulaire sous-jacent. Les paramètres investigués incluent l'excentricité de charge (e/B = 0–0,3), l'épaisseur de la couche de sable (H/B = 0–3), le diamètre du vide (D/B = 0,5–2), sa profondeur (d/B = 0,5– 3), et la présence ou absence de renforcement par géogrille à l'interface sable-argile. Troisièmement, trois architectures d'apprentissage automatique (XGBoost, Random Forest, réseaux de neurones artificiels) sont développées et validées sur cette base de données, puis soumises à une analyse SHAP (SHapley Additive exPlanations) pour quantifier l'importance des paramètres et leurs interactions. Les résultats démontrent que la capacité portante peut être réduite jusqu'à 65% dans les configurations les plus défavorables (vide de grande dimension à faible profondeur sous charge excentrique). L'épaisseur de la couche de sable constitue un facteur déterminant : au-delà de H/B ≥ 3, l'influence du vide devient négligeable et l'effet du renforcement géosynthétique disparaît. La profondeur critique au-delà de laquelle le vide n'affecte plus la capacité portante se situe autour de d/B = 2–3 pour les vides de dimension modérée. Le renforcement par géogrille améliore la capacité portante de 2% à 8% selon la configuration, l'efficacité maximale étant obtenue pour les vides de grande dimension à faible profondeur (D/B = 2, d/B = 0,5). Le modèle XGBoost démontre une performance exceptionnelle avec un coefficient de détermination R2 = 0,988 sur l'ensemble de test et une erreur quadratique moyenne RMSE = 0,031, surpassant significativement Random Forest (R2 = 0,974) et ANN (R2 = 0,966). L'analyse SHAP révèle que l'excentricité de charge (e/B) constitue le prédicteur dominant avec une valeur SHAP moyenne de 0,16, soit 50% supérieure à la profondeur du vide (d/B = 0,11) et trois fois celle de l'épaisseur de sable (H/B = 0,03). Cette hiérarchie quantifiée des paramètres remet en question les hypothèses traditionnelles privilégiant la stratification du sol sur les conditions de chargement. Cette recherche apporte des contributions significatives sur les plans scientifique, méthodologique et pratique. Elle établit pour la première fois une quantification rigoureuse des interactions non linéaires entre sols stratifiés, vides souterrains, chargement excentrique et renforcement géosynthétique. Le cadre méthodologique développé, combinant éléments finis et intelligence artificielle explicable, constitue une approche innovante reproductible pour d'autres problématiques géotechniques complexes. Les abaques de conception, facteurs de réduction de capacité portante (Ωd, ΩD, η), seuils critiques, et outil prédictif validé fournissent aux ingénieurs praticiens des moyens opérationnels pour une conception optimisée des fondations en présence de vides souterrains.
Contribution to the categorization of chest x ray radiographic
(University Echahid Cheikh Larbi Tebessi- Tebessa, 2026-04-09)
Chest X-ray radiography is the most widely performed imaging modality worldwide, valued for its accessibility, affordability, and diagnostic relevance in clinical practice. Beyond its medical applications, chest X-rays also capture skeletal structures that are distinctive and relatively stable over time, which opens the possibility of using them as a novel biometric modality. This potential is particularly relevant in forensic and postmortem contexts, where traditional biometric traits such as fingerprints, iris, and facial features are often degraded or unavailable due to decomposition or trauma. This thesis investigates the feasibility of chest X-rays as a biometric trait and proposes a series of contributions toward developing a robust identification system. The first contribution establishes a proof of concept by applying deep learning architectures, specifically Siamese networks trained with triplet loss, to chest radiographs. Several pre-trained convolutional neural networks (VGG16, VGG19, ResNet50/101, and Dense-Net) were evaluated as backbone encoders to extract discriminative features for person identification. Building on this foundation, the second contribution introduces the Self-Residual Attention Network (SRAN), a modified backbone designed to improve feature representation. By integrating spatial and channel attention mechanisms with residual connections, SRAN enables the system to emphasize critical anatomical regions while suppressing irrelevant information, thereby enhancing robustness and discrimination. The third contribution addresses the limitations posed by soft tissues, which are susceptible to pathological variations and postmortem degradation. To overcome this, an Attention U-Net segmentation model was employed to isolate skeletal structures such as ribs, clavicles, sternum, and vertebrae. This step ensures that the biometric system relies exclusively on stable anatomical features. The final contribution integrates segmentation and attention-based feature learning into a complete skeletal- based chest X-ray biometric framework. This system generates compact embeddings that allow both verification (1:1) and identification (1:N), making it suitable for forensic scenarios where only skeletal information may be available. The proposed approach was evaluated using large-scale public datasets, including NIH ChestX-ray14 for training and CheXpert for testing. The results demonstrate that chest X-rays, particularly when focused on skeletal structures, offer distinctive and reliable identity cues. By introducing chest radiographs as a new biometric modality, this work contributes to both the scientific field of AI-driven biometrics and the practical domain of forensic science, offering a pathway toward robust postmortem and medico-legal identification.
Détection d’anomalies du système nerveux basée sur l’écriture manuscrite
(Université Echahid Cheikh Larbi Tébessi-Tébessa, 2026-07-07) Sabrina Benredjem
Cette thèse s'inscrit dans le contexte de la détection précoce de la maladie de Parkinson, un enjeu majeur de santé publique visant à améliorer la prise en charge des patients et à optimiser leur suivi clinique. Elle propose une méthodologie complète reposant sur la constitution d'une base de données originale, le développement d'architectures avancées d'intelligence artificielle et leur évaluation sur des données cliniques réelles. L'une des principales contributions de ce travail réside dans la création de la base de données ClinInk-PDECT, regroupant des données multimodales issues de l'écriture manuscrite, des dessins et d'informations cliniques provenant de patients atteints de la maladie de Parkinson et de sujets témoins. Rigoureusement constituée, contrôlée et annotée, cette ressource représente un socle robuste pour le développement, la validation et l'évaluation comparative de méthodes d'aide au diagnostic assisté par ordinateur. Sur le plan méthodologique, trois approches complémentaires ont été conçues et évaluées. (1) Une approche unimodale, fondée sur des réseaux de neurones convolutionnels appliqués aux dessins manuscrits, a confirmé la pertinence des biomarqueurs visuels en atteignant une exactitude de 91,0 %. (2) Une approche multimodale, combinant les informations visuelles, les caractéristiques de l'écriture manuscrite et les données cliniques au moyen d'un mécanisme d'attention croisée, a démontré l'intérêt de la fusion de sources d'information hétérogènes et a atteint une exactitude de 95,7 %. (3) Enfin, une approche hybride neuro-symbolique, intégrant des modèles d'apprentissage profond, une ontologie médicale et des règles logiques floues, a permis de concilier performance prédictive et interprétabilité du raisonnement clinique, atteignant une exactitude de 96,1 %. Les résultats obtenus mettent en évidence l'intérêt de l'intégration de données multimodales et d'approches neuro-symboliques pour améliorer la détection précoce de la maladie de Parkinson. Ils confirment également le potentiel des méthodes d'intelligence artificielle comme outils d'aide au diagnostic clinique. À terme, l'extension des cohortes, l'intégration de nouvelles modalités de données, notamment des signaux dynamiques, ainsi que le développement d'architectures plus légères et généralisables, devraient favoriser le transfert de ces approches vers la pratique clinique courante.
Développement Récente Des méthodes d’optimisation sans contraintes
(University Echahid Cheikh Larbi Tebessi- Tebessa, 2021) Chergui Ahmed
Le but de cette thËse est de dÈvelopper la mÈthode de gradient conjuguÈ pour rÈsoudre les problËmes díoptimisation sans contraintes Tout en trouvant un novelle formule que assurÈe la convergence globale et vÈriÖe la condition su¢ sante de descente sous la recherche linÈaire exact et la recherche linÈaire inexacte de Wolfe-Powell forte. cette nouvelle formule donne díexcellents rÈ- sultats numÈriques en les comparant ‡ certaines mÈthodes traditionnelles
Diagnosis and Fault-Tolerant Control of Nonlinear Systems
(Echahid Cheikh Larbi Tebessi University- Tebessa, 2026-06-18) Nizar Benayed
The demand for reliable, autonomous operation in complex, safety-critical non- linear systems such as Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) necessitates advanced Fault-Tolerant Control (FTC) capabilities. Conventional FTC methods struggle with system non-linearity and lack the adaptive performance required for robust operation. Conversely, purely AI-based approaches, while highly adaptive, suffer from a lack of formal safety guarantees and increased computational complexity. This dissertation bridges this critical gap by proposing and validating a novel Hybrid Fault-Tolerant Control (HFTC) strategy that strategically integrates the verifiable rigor of conventional control with the optimizing power of metaheuristic techniques. The core of this framework is a robust Sliding Mode Control (SMC) architecture enhanced by a proposed Enhanced Triple Power Reaching Law (ET- PRL), which provides superior chattering attenuation and accelerated finite-time convergence. The HFTC architecture employs a unique hybrid compensation strat- egy that includes an Online Diagnosis component, where a conventional extended kalman filter (EKF-based) fault detection and identification (FDI) unit provides real-time fault estimates, and an Offline Optimization component, where the par- ticle swarm optimization (PSO) algorithm is utilized to pre-compute and store a "Bank of Parameters" for numerous actuator fault scenarios. The efficacy of this framework is rigorously validated through a comprehensive case study on a UAV quadrotor subjected to severe Loss of Effectiveness (LOE) actuator faults. MAT- LAB/Simulink simulations, including challenging helical and square trajectory maneuvers, quantitatively demonstrate the superior performance of the HFTC- ETPRL system, confirming its ability to maintain stability and achieve minimal tracking error (e.g., up to a 50% reduction in Peak Deviation compared to bench- mark controllers), underscoring the benefits of non-iterative, pre-optimized recon- figuration. In synthesis, this research advances the state-of-the-art by validating an efficient and high-performance hybrid solution that addresses the fundamental trade-off between robustness and adaptability.
Effet des huiles essentielles et de leurs composés majoritaires sur certains ravageurs des stocks
(Université Echahid Cheikh Larbi Tebessi. Tébessa, 2026-07-08) Abes Ibtissem Fatma Zahra
Les huiles essentielles d’Eucalyptus globulus, extraites des feuilles et des fruits, ont été étudiées afin d’évaluer leurs activités insecticide et répulsive à l’encontre de Rhyzopertha dominica et Sitophilus granarius, deux ravageurs majeurs des denrées stockées. L’analyse chimique a mis en évidence une composition dominée par les monoterpènes, avec le 1,8-cinéole et le p-cymène comme constituants majoritaires. Les huiles essentielles, leurs composants bioactifs et leurs formulations microémulsionnées ont présenté une efficacité insecticide et répulsive significative, dépendante de la concentration appliquée et du temps d’exposition. S. granarius est l’espèce la plus sensible aux traitements comparativement à R. dominica. Les formulations microémulsionnées, bien que légèrement moins toxiques, se caractérisent par une meilleure stabilité physico-chimique et une biodisponibilité accrue. De plus, ces traitements ont induit des perturbations biochimiques notables, se traduisant par un épuisement des réserves énergétiques et une altération du métabolisme protéique chez les insectes traités. En outre, l’analyse des biomarqueurs enzymatiques et d’un biomarqueur de neurotoxicité a révélé une inhibition significative de l’activité de l’acétylcholinestérase ainsi qu’une perturbation des estérases, indiquant un effet neurotoxique associé à l’activation des mécanismes de détoxication chez les deux espèces ciblées. Par ailleurs, les traitements activent les biomarqueurs physiologiques via une augmentation de la TGO, TGP et la Phosphatase alcaline chez les adultes de R. dominica et S. granarius.
Enhancing phase unwrapping for encoded InSAR interferograms
(University of echahid cheikh larbi tebessi - tebessa, 2026-07-09) Saoussen Djeddi
Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) is a remote sensing technique for measurement of surface topography and ground deformation under all-weather, day- and-night acquisition conditions. Despite its effectiveness, the interferometric phase is wrapped within the interval (−π, π], and recovering the absolute phase required for geophysical interpretation remains a challenging ill-posed inverse problem. Phase un- wrapping is sensitive to noise, decorrelation, atmospheric disturbances, and geometric distortions, which can lead to error propagation in large-scale and high-resolution inter- ferometric datasets. This thesis aims to enhance the robustness, accuracy, and scala- bility of InSAR phase unwrapping by developing two complementary approaches capable of improving performance in noisy, low-coherence, and complex deformation scenarios. The first proposed approach introduces an optimization-based phase unwrapping frame- work using the Multi-Verse Optimizer (MVO). In this method, phase unwrapping is formulated as a global optimization problem, and an optimization-guided quality map is developed to adaptively guide the unwrapping path and reduce error propagation in un- reliable regions. The second proposed approach presents VOH-Net, a Vision-Optimized Hybrid Network designed for InSAR phase unwrapping. The architecture combines convolutional neural networks for local spatial feature extraction with enhanced multi- directional Long Short-Term Memory (LSTM) modules to capture long-range spatial dependencies and preserve global phase consistency across large interferograms. Exper- imental evaluations conducted on both synthetic and real InSAR datasets demonstrate that the proposed methods outperform classical, optimization-based, and learning-based phase unwrapping techniques. In particular, the enhanced VOH-Net achieved 78.4%, 94.7%, and 79.0% reductions in the Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), and Root Mean Squared Error (RMSE), respectively, while improving the Struc- tural Similarity Index Measure (SSIM) by 3.8% compared with the original loss formula- tion. In addition, the proposed approaches exhibit robustness to noise and decorrelation, and improved reconstruction accuracy over large and highly deformed interferograms. The findings of this thesis demonstrate that integrating global optimization with deep learning provides an effective and reliable strategy for InSAR phase unwrapping. The MVO-based framework enhances robustness through adaptive optimization-guided path selection, whereas VOH-Net improves scalability and global phase consistency through hybrid spatial learning. Together, these complementary contributions advance the state of the art in InSAR phase unwrapping and provide a robust foundation for generating more accurate InSAR-derived geophysical products.
Étude des Performances des systèmes de chiffrement des images InSAR
(Université Echahid Chikh Larbi Tebessi-Tebessa, 2026-07-14) Karim Benamara
Les images interférométriques radar (InSAR) issues de satellites contiennent des données géospatiales sensibles (relief, infrastructures, activités humaines) à haute valeur stratégique. Leur protection contre l'interception, la modification ou le piratage est devenue un enjeu majeur de cybersécurité spatiale. L'objectif général de ce travail est d'étudier, de concevoir et d'évaluer les performances de différents systèmes de chiffrement appliqués pour la sécurisation des images InSAR, en cherchant à concilier trois exigences souvent antagonistes : une sécurité cryptographique robuste, une préservation parfaite de la qualité des données interférométriques, et une efficacité computationnelle suffisante pour des environnements embarqués ou temps réel. Pour répondre à cet objectif, plusieurs approches ont été explorées et comparées, allant des algorithmes de chiffrement classiques aux méthodes chaotiques et hybrides. Nos travaux vise précisément à renforcer la sécurité de ce type spécifique d'images satellitaires, en mettant en œuvre un processus de chiffrement multi-étages. Pour atteindre cet objectif, nous avons suivi une approche structurée en plusieurs phases. Dans un premier temps, l'interférogramme InSAR est segmenté en trois segments égaux, et trois clés distinctes sont générées à l'aide d'un générateur GEFFE pour le chiffrement de chaque segment. Chaque segment est ensuite chiffré séparément avec l'algorithme Advanced Encryption Standard (AES- 256) en mode Output Feedback (OFB). Dans une seconde approche complémentaire, le processus de chiffrement est renforcé par l'utilisation de deux modes opératoires de l'AES-256, à savoir l'OFB (OutFeedBack) et le mode CTR (Counter Mode), tous deux employant une clé de 256 bits générée par le générateur GEFFE. Pour assurer une protection accrue, une troisième couche de chiffrement est appliquée à l'interférogramme préalablement chiffré par les deux modes AES-256, en utilisant une carte logistique chaotique dotée de paramètres initiaux prédéfinis. Cette couche supplémentaire offre une protection renforcée contre d'éventuelles attaques. Par ailleurs, une opération de hachage à l'aide de la fonction SHA-256 est effectuée sur les interférogrammes original et déchiffré afin de vérifier l'intégrité des données après déchiffrement. L'efficacité du processus de chiffrement a été évaluée à l'aide de plusieurs métriques de qualité d'image et de sécurité, notamment l'erreur quadratique moyenne (MSE=0), le rapport signal sur bruit de crête (PSNR=infini), l'indice de similarité structurelle (SSIM=1), l'indice de similarité structurelle basé sur le gradient (GSSIM=1) et l'indice universel de qualité d'image (UIQI=1). Des analyses statistiques approfondies ont également été réalisées, incluant l'analyse d'histogramme des interférogrammes chiffrés, le calcul de l'entropie, ainsi que des analyses différentielles telles que le taux de changement du nombre de pixels (NPCR) et l'intensité moyenne unifiée de changement (UACI). Les résultats obtenus indiquent que les Cryptosystème proposé offre un degré élevé de résistance contre diverses attaques par rapport à d'autres travaux réalisés dans le même contexte. Les évaluations menées confirment la robustesse de l'approche de chiffrement, démontrant que les deux méthodes proposées améliorent significativement la sécurité des interférogrammes InSAR lors de leur transmission et constitue un moyen fiable pour la protection des données de ces interférogrammes.
Etude du transport dans les semi-conducteurs amorphes en présence de la diffusion dans le cadre du modèle de conduction par piégeage multiple
(Université Echahid Cheikh Larbi Tebessi -Tebessa, 2026-04-12) Goutal Yazid
Ce travail propose une extension fractionnaire du modèle de conduction par piégeage multiple appliquée aux semi-conducteurs amorphes, dans laquelle les équations de transport intègrent une mémoire temporelle via une dérivée d’ordre α et admettent des solutions analytiques en domaine de Laplace pour les configurations de temps de vol longitudinales (L-TOF) et transverses (T-TOF), suivies de reconstructions temporelles stables par inversion numérique.L’influence de la diffusion a egalement été étudiée dans ces deux géométries. Les résultats numériques reproduisent fidèlement les lois de puissance pré- et post-transit et relie l’inflexion soit au temps de transit, soit au temps de recombinaison selon sa dépendance au champ électrique. Le paramètre de dispersion α constitue un indicateur robuste du désordre structurel: des valeurs faibles traduisent un transport subdiffusif dominé par le piégeage, tandis que des valeurs proches de l’unité correspondent à un comportement quasi ohmique, avec des signatures de courant conformes aux lois de puissance attendues dans les deux régimes, y compris la décroissance post-transitoire mal décrite par les modèles classiques. Les simulations restituent correctement l’effet du champ, de la durée de vie τ et de la géométrie sur l’inflexion et la dynamique du courant, et l’accord quantitatif avec des mesures TOF sur le sélénium amorphe valide l’approche et permet d’extraire de manière fiable la mobilité, le temps de recombinaison et le paramètre α, ouvrant une voie pratique d’optimisation de dispositifs à base de matériaux désordonnés grâce à la prise en compte explicite des effets de mémoire non locale.
Étude et modélisation des discontinuités dans le domaine statique linéaire et non linéaire pour différents types de structures en utilisant la méthode des Éléments Finis Étendus
(Université Echahid Cheikh Larbi Tebessi. Tébessa, 2026-07-07) Rebadj Chabane
Malgré les avancées significatives de la mécanique linéaire élastique de la rupture (LEFM), la modélisation numérique des fissures et l’évaluation précise des facteurs d’intensité de contrainte (stress intensity factors, SIFs)- demeurent des défis majeurs, notamment pour les configuratio ns, de chargements en mode mixtes. Cette thèse propose une formulation de la méthode des éléments finis étendus (XFEM) dédiée à l’analyse quasi-statique de structures fissurées, appliquée à une plaque élastique comportant une fissure inclinée soumise à différents chargements uniaxiaux et biaxiaux, en régime linéaire et non linéaire. L’approche repose sur l’enrichissement et l’extension d’une bibliothèque de calcul orientée objet en C++, OpenXFEM++, dont l’architecture modulaire facilite l’intégration des enrichissements XFEM, les champs Level Set et de nouvelles lois de comportement. L’un des principales contributions de cette recherche réside dans la mise en œuvre d’une plateforme numériq ue extensible permettant une modélisation robuste et flexible des discontinuités ainsi que l’intégratio n cohérente de nouveaux modèles physiques. La formulation est validée par une série de benchmarks académiques couvrant les modes de rupture I, II et mixte, montrant une excellente concordance avec les solutions analytiques de référence, les résultats de la littérature et les simulations réalisées sous Abaqus, tout en présentant une convergence indépendante du maillage. Une étude paramétrique met également en évidence l’influence des conditions de chargement et des paramètres géométriques sur l’évolution des facteurs d’intensité de contrainte en mode mixte. Enfin, la plateforme est étendue au domaine élastoplastique grâce à l’implémentation d’une la loi de comportement de Von Mises associé à un algorithme de retour radial et une matrice tangente consistante, démontrant ainsi sa capacité de manière unifiée des problèmes avancés de mécanique de la rupture.
Evaluation and implementation of natural products to reduce the toxicity of some compounds contained in tobacco and cigarette smoke
(University of Echahid Sheikh Larbi Tebessi-Tebessa, 2026-07-02) Haouaouchi Fatma Zohra
This thesis evaluates the efficacy of natural products derived from Juniperus phoenicea (JPH) and Juniperus oxycedrus L. (JOX) berries, collected in northeastern Algeria, in reducing the toxicity associated with cigarette smoke compounds. Using advanced extraction and analytical methods, the study assesses the bioactivity of essential oils and ethanolic extracts through both in vitro and in vivo models. Essential oils were extracted via hydrodistillation, while ethanolic extracts were prepared using ultrasound-assisted extraction (UAE) and conventional maceration. Chemical profiling by gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) and Liquid Chromatography-Electrospray Ionization- Tandem Mass Spectrometry (LC-ESI-MS/MS) identified major bioactive compounds including α- pinene, germacrene D, quinic acid, protocatechuic acid, and hesperidin. In vitro assays revealed that JOX essential oil (JOX-EO) reduced nicotine levels with an IC50 of 16.8 μg/mL through a novel rapid extraction method, surpassing JPH oil. Cytotoxicity testing on A549 lung cancer cells demonstrated potent, dose-dependent inhibition by JOX-EO (IC50 = 15.9 μg/mL), outperforming the chemotherapy drug etoposide. Antioxidant capacity, measured by DPPH, FRAP, CUPRAC, and nitric oxide (NO) scavenging assays, was highest in UAE ethanolic extracts, correlating with elevated phenolic and flavonoid content. Notably, the NO scavenging activity presented an inverse concentration-response, showing stronger inhibition at lower doses. UV-visible spectroscopy confirmed JOX-EO’s ability to degrade polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in cigarette smoke. In vivo, subchronic cigarette smoke exposure in rats followed by JOX-EO treatment restored antioxidant enzymes (GST, CAT, GSH-Px) and reduced malondialdehyde (MDA) levels. Chronic exposure studies showed that JOX extracts and essential oil facilitated partial recovery of body weight, organ function, and biochemical markers (ALT, AST, LDH), improved inflammatory and lipid profiles, without affecting blood glucose levels. These results highlight JOX berries as a sustainable source of bioactive compounds with strong antioxidative, anticancer, and detoxifying properties, with extraction techniques significantly impacting their therapeutic potential. The findings support the development of JOX-based natural products for preventing and treating smoking related health hazards.
Stability conditions for fractional reaction-diffusion systems
(Echahid Cheikh Larbi Tebessi University -Tebessa-, 2026-07-06) Salim Zidi
This thesis aims to investigate a space-fractional variant of the conven- tional Lengyel–Epstein CIMA reaction model. Initially, we establish the global existence, uniqueness, and boundedness of solutions. We then ex- amine the system’s main analytical properties. Subsequently, we derive the conditions on the reactor size and diffusion coefficient that preclude the exis- tence of non-constant positive steady-state solutions. We further analyze the stability of the constant steady-state solution for both the ODE and PDE models. Finally, we establish sufficient conditions for the global asymp- totic stability of the positive steady-state solution using the direct Lyapunov method.
Study of the optimal parameters on the stability of a large- height road embankment
(Echahid Cheikh Larbi Tebessi University- Tebessa, 2026-06-08) Djabri Alla
This thesis addresses critical challenges in slope stability assessment for high road embankments (6- 30m) through a dual-methodology framework integrating hybrid machine learning and physics- informed neural networks (PINNs). A comprehensive database of 1,176 finite element simulations was generated using GeoStudio SLOPE/W, incorporating diverse soil properties and multi-berm geometries representative of Algerian mountainous highway networks. Field validation was conducted on 20 real embankments from Tebessa region to ensure practical applicability. The hybrid stacking ensemble—combining XGBoost, Support Vector Regression, Multi-Layer Perceptron, and Random Forest—achieved exceptional performance (R2=0.9978, RMSE=0.0199), delivering ~85% computational efficiency gains versus traditional FEM while maintaining high accuracy. SHAP analysis revealed three physically significant parameters as primary stability drivers: cohesion (47.7%)—representing the soil's intrinsic shear strength and resistance to sliding along potential failure surfaces; friction angle (31.1%)—governing the mobilization of normal stress into shear resistance, critical for stress redistribution under loading; and embankment height (6.6%)— controlling gravitational driving forces and stress state intensity within the slope mass. This hierarchy confirms alignment with geotechnical principles and the fundamental mechanics of limit equilibrium. The novel PINN framework explicitly embeds Mohr-Coulomb failure criterion, Bishop's Simplified Method, and monotonicity constraints into neural network training through composite loss functions optimized via Bayesian optimization. This approach achieved R2=0.9787 with perfect monotonicity compliance (100%) for critical parameters and overall physics satisfaction of 88.7%. Monte Carlo dropout provided well-calibrated uncertainty quantification (94.6% prediction interval coverage), enabling risk-informed decision-making. The validation dataset from Tebessa region demonstrated exceptional predictive accuracy: hybrid ensemble achieved +0.82% mean error, while PINN recorded +0.89%—both within acceptable engineering tolerances. The frameworks deliver real-time inference (0.8-1.2ms per prediction), representing >10,000× speedup versus traditional methods. The validated frameworks enable preliminary stability screening, parametric design optimization, and probabilistic risk assessment for infrastructure projects. An integrated three-stage workflow leverages hybrid ensemble for rapid screening, PINN for physics verification, and selective FEM for critical cases, reducing overall analysis time by 85-95% while maintaining rigorous safety assurance.
Valorisation des activités biologiques des extraits de plante et leurs applications comme inhibiteurs de produits toxiques pour la santé et l'environnement
(Université Echahid Cheikh Larbi Tebessi. Tébessa, 2026-07-15) Bayoud Randa
Cette recherche a débuté par une étude ethnobotanique menée dans la la wilaya déléguée de Chéria, visant à documenter l’utilisation des plantes par la population locale à des fins médicinales, alimentaires, vétérinaires et autres. Les données ont été recueillies au moyen d’entretiens semi-structurés. Les résultats ont permis d’identifier 58 espèces végétales, avec un niveau élevé de consensus entre les informateurs concernant leurs usages et leurs méthodes de préparation. Cinq plantes toxiques connues localement ont également été recensées, reflétant la connaissance traditionnelle de leurs risques potentiels. Sur la base de ces résultats, une étude bibliographique approfondie a été réalisée, conduisant à la sélection de la plante O. acaulon pour une étude plus poussée. Espèce invasive à usage traditionnel, elle reste scientifiquement inexplorée et sans valorisation antérieure. Des extraits éthanoliques et aqueux issus des feuilles, fleurs et graines ont été préparés, puis leur composition phytochimique évaluée. Les conditions optimales d’extraction des composés bioactifs ont également été déterminées. Par la suite, cette plante a été utilisée pour la synthèse verte de ZnO-Nps via une approche respectueuse de l'environnement. Les nanoparticules ont été caractérisées par spectroscopie UV-Visible, FTIR, MEB et diffraction des rayons X, confirmant une synthèse réussie avec une taille moyenne des particules d’environ 18 nm. Leur inhibition du biofilm et du quorum sensing suggère un potentiel contre la virulence et la résistance microbiennes. De plus, l’évaluation de la cytotoxicité à l’aide d’un modèle de levure a révélé une faible toxicité, une forte viabilité cellulaire et des effets principalement cytostatiques, confirmant une bonne biocompatibilité et une sécurité favorable pour de potentielles applications biologiques. Des études in-silico ont également démontré un effet inhibiteur marqué sur la protéine HSP90, avec des profils pharmacologiques et toxicologiques favorables. Par ailleurs, les extraits végétaux et les nanoparticules ont été incorporés dans des bains de zingage électrolytique. Les analyses par spectroscopie d’impédance électrochimique (EIS), courbes de Tafel, MEB et profilométrie ont révélés des améliorations significatives de la brillance des revêtements et de la résistance à la corrosion, avec une efficacité de protection atteignant jusqu’à 97 %. Ces résultats confirment l’efficacité d’O.acaulon comme source durable et prometteuse pour des applications environnementales, industrielles et sanitaires.
أثر العلامة التجارية على سلوك المستهلك : دراسة حالة سوق الهواتف النقالة في الجزائر
(جامعة الشهيد الشيخ العربي التبسي - تبسة, 2026-05-25) معيفي الوردي
تهدف هذه الدراسة إلى تحليل أثر العلامة التجارية على سلوك المستهلك في سوق الهواتف النقالة بالجزائر، من خلال التركيز على ثلاثة أبعاد رئيسية: جودة وقيمة العلامة، تموقع العلامة، والجهود التسويقية المبذولة من قبل المؤسسات. اعتمد البحث على دراسة ميدانية واستطلاع رأي شريحة من المستهلكين الجزائريين، مدعمة بتحليل إحصائي مكثف. كشفت النتائج أن جودة وقيمة العلامة تُعد من المحددات الأساسية التي تؤثر في القرار الشرائي، إذ يربط المستهلك بين تجربته المباشرة مع المنتج وبين تصوراته حول العلامة. تموقع العلامة بدوره كان مؤثرا جدا، خاصة من حيث توفر نقاط البيع وسهولة الوصول، لكن مع ضعف واضح في الجانب الرقمي. أما الجهود التسويقية، فكان لها التأثير الأقوى، حيث أظهرت تفاعلًا كبيرًا من المستهلكين مع الحملات الترويجية والعروض التحفيزية. الدراسة توصلت إلى أن المستهلك الجزائري يتأثر بعوامل مركبة تشمل الوظيفة، الثقة، الراحة النفسية، والبعد الرمزي للعلامة. وهو ما يدعو المؤسسات إلى تبني استراتيجيات طويلة الأمد تركّز على بناء علاقة مستمرة وتفاعلية مع الزبون، مع ضرورة تطوير التواجد الرقمي وتعزيز الهوية الرمزية للعلامة.
الاختصاص القضائي في المادة الادارية في التشريع الجزائري
(جامعة الشهيد الشيخ العربي التبسي - تبسة, 2026-04-30) موسى خالد
عرف القضاء الإداري دينامكية جديدة في ظل إعتناقه لمبدأ الإزدواجية القضائية، تجسدت عمليا من خلال عملية استكمال بناء هيكله باستحداث المحاكم الإدارية للاستئناف إلى جانب المحاكم الإدارية الإبتدائية ومجلس الدولة، لتتضح على إثرها معالم الاختصاص القضائي في المادة الادارية في الجزائر الذي يعكس مسلكًا تفاعليًا متناميا، يجسد تمازجا بين النص التشريعي والاجتهاد القضائي، في ضوء إصلاحات قانونية ترمي في ظاهرها إلى إرساء تنظيم قضائي إداري متوازن وفعّال، يتأسس على ضبط الاختصاصات وتوزيعها بين الجهات القضائية الإدارية العادية، لكنها بالمقابل أغفلت مسألة ترسيخ إطار واضح لإختصاصات الجهات القضائية الإدارية المتخصصة يضمن تكامل الأدوار بينها وبين نظيرتها العادية. فرغم كل الإصدارات القانونية المستجدة والمستحدثة، لا يزال القضاء الإداري يفتقر إلى وسائل التخصص الفعلية، المتمثلة في تنصيص قانوني إجرائي دقيق يمكنه من ممارسة اختصاصاته في مسائل واضحة ومحددة بعيدًا عن أي تداخل أو غموض أو التباس. حيث يكشف الواقع العملي أن تعدد وتنوع جهات القضاء الإداري، في ظل غموض أو اضطراب قواعد الاختصاص، لا يفضي بالضرورة إلى تحقيق الفعالية المنشودة منه، بل قد يتحول إلى عائق إجرائي كفيل بإفراغ هذا الجهاز من مضمونه، ويحدّ من نجاعة العدالة الادارية، حيث لا تتأتى هذه الأخيرة إلا من خلال التنسيق بين التشريع والاجتهاد، بما يكرس تجانس الصلاحيات والمهام لتحقيق مقتضيات مبدأ الأمن القانوني، ويجسد دولة الحق والقانون.