DSpace Collection:http://dspace.ensta.edu.dz/jspui/handle/123456789/872026-03-25T19:03:37Z2026-03-25T19:03:37ZDesign and Simulation of Multiband Coplanar Isolators Using Ferrimagnetic Substrate (YIG and BaM)SAHNOUN, BelkacemBOUDIAR, Toufik (Directeur de thèse)http://dspace.ensta.edu.dz/jspui/handle/123456789/4022025-11-09T09:16:49Z2025-01-01T00:00:00ZTitle: Design and Simulation of Multiband Coplanar Isolators Using Ferrimagnetic Substrate (YIG and BaM)
Authors: SAHNOUN, Belkacem; BOUDIAR, Toufik (Directeur de thèse)
Abstract: This work focuses on the need for smaller non-reciprocal components in modern
communication systems. A new coplanar waveguide (CPW) isolator design is proposed,
which includes a High-Impedance Wire (HIW) structure in the ground plane. Using full-wave
simulations, it is shown that the operating frequency of a fixed HIW-CPW design can be
adjusted by choosing the appropriate ferrite material: Yttrium Iron Garnet (YIG) operates in
the K-band, while Barium Hexaferrite (BaM) operates in the U-band. Adding an alumina layer
further improves performance. A compact 9-slot design with alumina achieved very high
non-reciprocity (36.4 dB ENR) with low insertion loss (0.4 dB). This study demonstrates a
flexible approach to realizing compact, high-performance isolators that can be tuned to
different frequency bands through material selection and structural design
Description: Projet de fin d’étude d'ingeniorat: Systèmes de Télécommunications et Réseaux: Alger: Ecole Nationale Supérieure des Technologie Avancées: 20252025-01-01T00:00:00ZDesign and implementation of an L-band voltage controlled oscillatorAKHZEROUN, AimenBOUCHACHI, Islem (Directeur de thèse)http://dspace.ensta.edu.dz/jspui/handle/123456789/4012025-11-09T09:08:10Z2025-01-01T00:00:00ZTitle: Design and implementation of an L-band voltage controlled oscillator
Authors: AKHZEROUN, Aimen; BOUCHACHI, Islem (Directeur de thèse)
Abstract: This thesis has known the proposition of a microwave device that is a voltage controlled oscillator for L-band
applications, the document included four chapters in which we have discussed various microwave VCO technologies, their principle of operation, simulation and its results, and finally the realization of the device using microstrip transmission lines and Surface Mounted Device SMD components, a discussion took place to compare simulation to measurement results. The proposed VCO operates from 1GHz up to 1:65GHz, that is a band with high immunity to atmospheric attenuation which makes it suitable for Long range radar systems
Description: Projet de fin d’étude d'ingeniorat: Systèmes de Télécommunications et Réseaux: Alger: Ecole Nationale Supérieure des Technologie Avancées: 20252025-01-01T00:00:00ZHybrid AI-SIEM Framework: Leveraging CNN-LSTM Models and Wazuh For Attack Identification and ResponseAIT MIMOUNE, YasmineREBAHI, KhadidjaLAKHDARI, Kheira (Directeur de thèse)TIZIRINE, Nasraddine (Directeur de thèse)http://dspace.ensta.edu.dz/jspui/handle/123456789/4002025-11-09T09:02:25Z2025-01-01T00:00:00ZTitle: Hybrid AI-SIEM Framework: Leveraging CNN-LSTM Models and Wazuh For Attack Identification and Response
Authors: AIT MIMOUNE, Yasmine; REBAHI, Khadidja; LAKHDARI, Kheira (Directeur de thèse); TIZIRINE, Nasraddine (Directeur de thèse)
Abstract: Security Information and Event Management (SIEM) systems are critical for modern cybersecurity, but their
reliance on static rule-based detection limits their effectiveness against evolving threats. This thesis presents
a Hybrid AI-SIEM Framework that combines the strengths of machine learning models and the open-source
Wazuh SIEM to improve attack identification and response. We integrate a CNN-LSTM architecture for
detecting complex attacks like DDoS and anomalies, and augmentWazuh with targeted solutions for various
threats, including malware detection using YARA, LLMs technology,Wazuh rules, and Suricata-based network
intrusion detection. The framework was tested against several critical attack types, including DDoS,
brute-force login attempts, web application exploits, malware infections, and suspicious activities. The
result is a layered, adaptable system that not only detects but actively responds to security incidents with
improved accuracy and reduced false positives. This research demonstrates how hybrid intelligence can
transform static SIEMs into smarter, more responsive security ecosystems
Description: Projet de fin d’étude d'ingeniorat: Systèmes de Télécommunications et Réseaux: Alger: Ecole Nationale Supérieure des Technologie Avancées: 20252025-01-01T00:00:00ZConception d’un système à faible coût pour la détection et la classification des anomalies cutanées à l’aide detechniques d’apprentissage profondBADAOUI, AymenBIBET, IdrisFERRAHI, Ibtissem (Directeur de thèse)LAKHDARI, Kheira (Directeur de thèse)http://dspace.ensta.edu.dz/jspui/handle/123456789/3992025-11-09T08:53:22Z2025-01-01T00:00:00ZTitle: Conception d’un système à faible coût pour la détection et la classification des anomalies cutanées à l’aide detechniques d’apprentissage profond
Authors: BADAOUI, Aymen; BIBET, Idris; FERRAHI, Ibtissem (Directeur de thèse); LAKHDARI, Kheira (Directeur de thèse)
Abstract: Ce travail s’inscrit dans le domaine de l’intelligence artificielle appliquée
à la santé, plus précisément dans la détection assistée par ordinateur du
cancer de la peau à partir d’images dermatologiques. L’objectif principal
était de concevoir un système complet, intelligent et autonome permettant
de détecter, localiser et classifier des lésions cutanées à l’aide de techniques
d’apprentissage profond.
Pour cela, le dataset ISIC 2019 a été utilisé pour entraîner deux modèles
complémentaires : un modèle de classification binaire (lésions bénignes vs
malignes), et un modèle de classification multi-classes (Mélanome, BCC,
NV, etc.). Les performances obtenues sont très encourageantes, avec une
AUC atteignant 94.91% pour la classification binaire et 99.41% pour la
classification multi-classes.
Parallèlement, un modèle YOLOv8 Nano a été intégré pour localiser
automatiquement la zone de la lésion à partir d’images brutes, facilitant
l’extraction ciblée des régions d’intérêt. Ces modèles ont été intégrés dans
une application desktop reliée à une carte Raspberry Pi, ainsi qu’une version
mobile optimisée avec TensorFlow Lite pour un diagnostic sur smartphone.
Cette solution vise à offrir un outil accessible, autonome et fiable pour
la détection précoce du mélanome, notamment dans les environnements
médicaux à ressources limitées. Les perspectives incluent une validation
clinique, l’intégration de la segmentation fine, et le suivi longitudinal des lésions.
Description: Projet de fin d’étude d'ingeniorat: Systèmes de Télécommunications et Réseaux: Alger: Ecole Nationale Supérieure des Technologie Avancées: 20252025-01-01T00:00:00Z