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Mining the Chatbot Brain to Improve COVID-19 Bot Response Accuracy

Computers, Materials & Continua 2022年第2期70卷 2619-2638页

作者： Mukhtar Ghaleb Yahya Almurtadha Fahad Algarni Monir Abdullah Emad Felemban Ali M.Alsharafi Mohamed Othman khaled ghilan Department of Information Systems College of Sciences and ArtsUniversity of BishaAl Namas67392Saudi Arabia Department of Computer Science College of Computing and Information TechnologyUniversity of TabukTabuk71491Saudi Arabia Department of Computer Science College of Computing and Information TechnologyUniversity of BishaBisha61922Saudi Arabia Computer Engineering Department Umm Al-Qura UniversityMakkah21955Saudi Arabia Department of Communication Technology and Network Universiti Putra MalaysiaSelangor43400Malaysia Faculty of Public Health and Tropical Medicine Jazan UniversityJazan45142Saudi Arabia

People often communicate with auto-answering tools such as conversational agents due to their 24/7 availability and unbiased ***,chatbots are normally designed for specific purposes and areas of experience and cannot answer questions outside their *** employ Natural Language Understanding(NLU)to infer their *** is a need for a chatbot that can learn from inquiries and expand its area of experience with *** chatbot must be able to build profiles representing intended topics in a similar way to the human brain for fast *** study proposes a methodology to enhance a chatbot’s brain functionality by clustering available knowledge bases on sets of related themes and building representative *** used a COVID-19 information dataset to evaluate the proposed *** pandemic has been accompanied by an“infodemic”of fake *** chatbot was evaluated by a medical doctor and a public trial of 308 real *** obtained and statistically analyzed tomeasure effectiveness,efficiency,and satisfaction as described by the ISO9214 *** proposed COVID-19 chatbot system relieves doctors from answering *** provide an example of the use of technology to handle an infodemic.

关键词： Machine learning text classification e-health chatbot COVID-19 awareness natural language understanding

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Threat Security Detection on Management Cars System Based on IoT

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作者： ghilan SADDAM FAROUK ALI 兰州理工大学

学位级别：硕士

基于IoT和数据加密技术的管理车辆系统上的威胁安全检测对于实现智能运输系统(ITS)和安全隐私保护至关重要。这样可以方便车辆数据隐私的管理和控制,提高数据认证的安全性,保护数据隐私。在物联网云中,节点可以通过相互传递消息来共享... 详细信息

基于IoT和数据加密技术的管理车辆系统上的威胁安全检测对于实现智能运输系统(ITS)和安全隐私保护至关重要。这样可以方便车辆数据隐私的管理和控制,提高数据认证的安全性,保护数据隐私。在物联网云中,节点可以通过相互传递消息来共享信息资源。但是,由于环境脆弱,网络容易受到安全攻击和隐私攻击。消息身份验证是确保通信安全的一种重要方法,并且已在物联网网络中广泛使用。然而,由于车辆网络的动态性和拓扑结构,车辆网络中的节点对消息具有严格的时间要求。针对物联网车辆网络的现有认证方案未能满足网络的严格时间要求,从而导致信息丢失。信息丢失经常发生在节点上,特别是在困难的情况下。因此,有必要研究车辆系统中安全有效的消息认证方案。首先,介绍了基于物联网和认证的车辆系统的研究现状和未来发展趋势。然后,我们描述了我们研究的必要性和创新性。此外,我们讨论了威胁安全识别中出现的保护和隐私问题。我们提出一种有效的数字签名,加密算法高级加密标准(AES)算法来加密和解密数据,并使用身份验证算法提高消息身份验证的速率,以减少消息身份验证的计算成本和时间因素。对该算法进行了广泛的分析评估,结果表明该算法是有效的,可以保证信息安全和用户隐私。其次,为了避免由于认证延迟而导致的高消息丢失率问题,我们基于网络的特殊性提出了一种高效安全的消息认证方案。车辆通信的重点是保护隐私数据。在本文方案中,车辆将接收到的消息分为几个优先级队列,并根据分类结果对消息进行身份验证,优先级高的消息将得到优先验证,从而降低了车辆的重要消息丢失率。本文针对路边单元引入了一种基于反向拍卖的合作认证算法,合作认证可以减少攻击的工作量,而且拍卖机制可以使用高级加密标准算法使数据受到更多保护。本文通过大量的分析和仿真对所提方案进行了评估,结果表明该方案可以提高认证效率,显着降低消息丢失率,并保证信息的安全性和私密性。

关键词：密码学物联网安全消息认证消息加密网络安全合作认证

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