Defensa de Tesis Doctoral en “Computer Science” por el Sr. Abubakar WAKILI
Defensa de Tesis Doctoral en “Computer Science” por el Sr. Abubakar WAKILI
La La Universidad Euromed de Fez (UEMF) se complace en informar al público sobre la Defensa de Tesis Doctoral en “Computer Science” por el Sr. Abubakar WAKILI.
La defensa de la tesis tendrá lugar el 6 de junio de 2026 a las 9:00 AM en la UEMF.
- Presentado por: Sr. Abubakar WAKILI
- Location: El Gran Salón de la Incubadora (LOC001994)
- Tema: Un estudio y concepción de un protocolo de enrutamiento optimizado y seguro para plataformas IoT usando un algoritmo de inteligencia artificial
Resumen
Los sistemas modernos de Internet de las Cosas (IoT) dependen de redes de dispositivos de sensado y computación con recursos limitados que operan con energía, capacidad de procesamiento y comunicación restringidas. En estos entornos, el enrutamiento es esencial porque determina si los datos recogidos por los sensores llegan a las aplicaciones de forma fiable, segura y a tiempo. El Routing Protocol for Low-Power and Lossy Networks (RPL) se utiliza ampliamente en tales sistemas, pero sus mecanismos de enrutamiento estáticos se adaptan mal a las condiciones cambiantes de la red y siguen siendo vulnerables a ataques en la capa de enrutamiento. Esta tesis investiga cómo la inteligencia artificial puede mejorar la optimización y la seguridad de los sistemas de enrutamiento IoT. Sigue una metodología de ingeniería de sistemas y Design Science Research, combinando experimentación con RPL, evaluación basada en simulación, aprendizaje automático, detección de intrusiones, explicabilidad, detección de amenazas zero-day y gobernanza humano-IA. La investigación desarrolla varias contribuciones conectadas. La Adaptive Objective Function (AOF) mejora el enrutamiento RPL seleccionando y cambiando dinámicamente funciones objetivo de enrutamiento según las condiciones de la red y los requisitos de la aplicación. El marco NANTAR introduce monitoreo asistido por IA y mitigación de ataques en la capa de enrutamiento. Un marco basado en aprendizaje automático para QoS y seguridad combina clasificación de tráfico y toma de decisiones adaptativa para mejorar el rendimiento y la protección del enrutamiento. La tesis también propone un sistema de detección de intrusiones resiliente y explicable, el marco ZeroDefense para la detección de ataques desconocidos, y el marco HITL-IoT para supervisión humana y decisiones de ciberseguridad asistidas por IA auditables. Además, el prototipo RuralEdgeHealth demuestra IA en Edge móvil fuera de línea en smartphones Android de gama básica usando modelos ligeros, inferencia local y almacenamiento cifrado. En conjunto, la tesis contribuye a un enrutamiento IoT adaptativo, seguro, resistente y confiable mediante mecanismos asistidos por IA cuidadosamente diseñados.
Esta tesis será presentada a los miembros del jurado
| Full Name | Grado | Institución | Calidad |
|---|---|---|---|
| Prof. Abdelghafour Marfak | Full Professor | Euromed University of Fez | Presidente del jurado |
| Prof. Said Najah | Full Professor | Sidi Mohamed Ben Abdellah University, Fez | Reviewer |
| Prof. Mohammed Airaj | Full Professor | Sidi Mohamed Ben Abdellah University, Fez | Reviewer |
| Prof. Taha Ait Tchakoucht | Profesor Asociado | Euromed University of Fez | Reviewer |
| Prof. Abdellatif El Abderrahmani | Full Professor | Sidi Mohamed Ben Abdellah University, Fez | Examinador |
| Prof. Mohammed Ouanan | Full Professor | Moulay Ismail University, Meknes | Examinador |
| Prof. Ahmed El Hilali Alaoui | Full Professor | Euromed University of Fez | Thesis Director |
| Prof. Sara Bakkali | Profesor Asistente | Euromed University of Fez | Codirectora de tesis |
