البيانات الضخمة والأمن الرقمي في المدن الذكية - Future Data and Security Engineering

الذكاء الاصطناعي وأمن التطبيقات في المدن الذكية
في بيئات المدن الذكية المعقدة، يعتمد الأمن السيبراني على تقنيات ذكية قادرة على التكيف مع التهديدات المتغيرة. من أبرز هذه التقنيات دمج خوارزميات التعلم الآلي ضمن أنظمة الحماية، مثل جدار الحمايةModSecurity  إذ يتيح هذا الدمج للنظام تحليل حركة مرور الشبكة بشكل ذكي، والتمييز بدقة بين الطلبات السليمة وتلك التي تُعدّ محاولات اختراق، مما يُقلل من معدلات الإنذارات الكاذبة ويزيد من دقة الاكتشاف. 

هذه الأنظمة توفر استجابة تلقائية وسريعة للاختراقات، ما يُعزز حماية التطبيقات والخدمات الرقمية من دون الحاجة لتدخل بشري دائم. وتُعد هذه المقاربة مثالية للمدن الذكية، التي تعتمد على بنى تحتية رقمية مترابطة وتحتاج إلى حماية ديناميكية ومستدامة.

البنية المرنة لإنترنت الأشياء في المدن الذكية
يعتمد نموذج إنترنت الأشياء (IoT) في المدن الحديثة على بنية معمارية مرنة وقابلة للتوسع، تتيح جمع البيانات وتحليلها بشكل فعال في الزمن الحقيقي. هذا النموذج يشمل مستشعرات موزعة لجمع البيانات من البيئات المختلفة، وبوابات اتصال لربط الأجهزة، وبروتوكولات خفيفة مثل MQTT لضمان نقل البيانات بكفاءة، إضافةً إلى قواعد بيانات سحابية لتخزين وتحليل المعلومات، ولوحات تحكم ذكية لعرض البيانات واتخاذ القرارات.

تُسهّل هذه البنية مراقبة الأنظمة البيئية والصناعية لحظياً، وتتيح التكامل السلس مع أنظمة المدن الذكية مثل أنظمة المرور، والطاقة، وإدارة النفايات. كما تُعزز تدفّق البيانات بشكل فوري، مما يدعم اتخاذ قرارات دقيقة، ويُقلل من الهدر، ويُسرّع الاستجابة للحوادث والطوارئ. وبفضل مرونتها، تُعد هذه البنية ركيزة التحول الرقمي في البيئات الحضرية.

فهم العلاقات الذكية والرقمية في البيانات
تناقش هذه الدراسة التطورات الحديثة في خوارزميات قواعد الترابط العددية (NARM) ، والتي تُستخدم لاكتشاف الأنماط والعلاقات الخفية في البيانات الكمية دون الحاجة إلى تصنيف مسبق. وتُصنَّف منهجيات هذه الخوارزميات في ثلاث فئات:

1. التحسين الرياضي: باستخدام تقنيات مثل الخوارزميات الوراثية وخوارزميات الجاذبية لمحاكاة حلول مثلى.

2. التوزيع الإحصائي: للاستفادة من الخصائص الإحصائية للبيانات في الكشف عن الارتباطات الكمية الدقيقة.

3. التقسيم الذكي للبيانات: عبر تجزئة البيانات وفق معايير ديناميكية تكشف علاقات عددية معقدة.

تشمل المراجعة عشرات الخوارزميات المتقدمة مثل التحسين، والخوارزميات التطورية، وتوضح كفاءتها في استخراج روابط رقمية عالية الدقة، مما يجعلها أدوات حيوية في تحليل السلوك، دعم القرار، وتحسين أداء أنظمة المدن الذكية. وتزداد أهمية هذه الخوارزميات في السياقات التي تتطلب فهماً فورياً وعميقاً للبيانات المتدفقة والمعقدة في الزمن الحقيقي.

للمزيد من ملخصات المدن الذكية والذكاء الاصطناعي التطبيقي، وملخصات الكتب المقروءة  PDF  وسماع الكتب الصوتية  Audio Booksعلى منصة إدارة.كوم، واستخدام إدارة شات بوت Edara Chatbot  باللغتين العربية والإنجليزية للحصول على استشارات سريعة، وكتابة أبحاث إدارية وإعداد المقالات الصحفية، أوالحصول على شهادة مهنية في استشراف المستقبل:

• ملخص كتاب المدن الذكيةpdf  المدينة الفاضلة بين البيانات الضخمة وقراصنة المواقع الحكومية

• ملخص كتاب الخوارزميات الأخلاقيةpdf  تصميم الخوارزميات الواعية اجتماعياً

• ملخص كتاب الذكاء الاصطناعي المسؤولpdf  تحديات الإدارة المستدامة

• مخلص كتاب العصر المعزز pdf الحياة في ظل التكنولوجيا الذكية والواقع المعزز

تأليف:
• جوزيف كونغ: أستاذ في جامعة يوهانس كيبلر في النمسا، خبير في نظم المعلومات وتحليل البيانات الضخمة.

• تران خان دانغ: أستاذ في جامعة هو تشي منه للتكنولوجيا، متخصص في البرمجيات وقواعد البيانات والأمن السيبراني.

المدن الذكية – المدن الذكية في الإمارات – التحول الرقمي - التحول الرقمي في الإمارات - إنترنت الأشياء - الحوكمة الذكية - حوكمة الذكاء الاصطناعي – المدن الرقمية - البنية التحتية الرقمية - الابتكار الحضري النقل الذكي - الاستدامة الرقمية - المدن المرنة – مدن المستقبل الذكية – مدينة دبي الذكية – حكومة المستقبل – الحكومة الذكية – حكومات المستقبل – استشراف حكومات المستقبل – قيادات حكومات المستقبل – الحكومة الرقمية - تصفير البيروقراطية – الأمن الرقمي – أمن المدن – المدينة الرقمية – المدن الرقمية – البيانات الضخمة – البيانات الكبرى

Title: Future Data and Security Engineering. Big Data, Security and Privacy, Smart City and Industry 4.0 Applications: 10th International Conference, FDSE 2023
Author: Tran Khanh Dang, Josef Küng
Publisher: Springer - 2023
Pages: 630
ISBN: ‎978-9819982950