A Hybrid Method of Linguistic and Statistical Features for Arabic Sentiment Analysis

          تحليل الآراء هي عملية إيجاد تصنيف إيجابي أو سلبي لنص يحتمل احتوائه على آراء. اللغة العربية واحدة من اللغات التي تضخم محتواها بشكل كبير في العقد السابق وخصوصا مع تصاعد وسائل الاتصال الاجتماعي مثل تويتر، فيسبوك وآخرين. دراسات كثيرة عاينت مهمة تحليل الآراء في اللغة العربية باستخدام تقنيات متعددة. أحد أكفأ الطرق المستخدمة في الدراسات السابقة كانت تعود لتقنيات تعلم الآلة وذلك لقدرتها على بناء قاعدة من التعلم من الحالات السابقة. مع ذلك هنالك قضايا كثيرة ممكن أن تواجه تقنيات تعلم الآلة في مهمة تحليل الرأي. واحدة من هذه القضايا هي كيفية إيجاد خصائص دقيقة في اللغة العربية التي بدورها ممكن أن تساعد على التفريق بين الآراء السلبية والإيجابية. هذه الدراسة تهدف الى اقتراح خليط من الادوات اللغوية والاحصائية في سبيل الحصول على خصائص مميزة لتحليل الرأي في اللغة العربية. الأدوات اللغوية تحتوي على تقنيات إرجاع الكلمة لأصلها وتصنيف الكلمات بالنسبة لنوعها النحوي، بينما الادوات الاحصائية تحتوي على تقنيات إيجاد أكثر الكلمات ترددا. تمت التجاربباستخدام قاعدة بيانات لآراء باللغة العربية . بالإضافة الى ذلك، تم استخدام ثلاث أنواع من تقنيات تعلم الآلة وهم (اس في ام)، (كي ان ان) و (ام اي). النتائج أظهرت بأن الـ (اس في ام) تفوقت على الطرق الأخرى باستخدام الخصائص المقترحة وذلك بحصولها على دقة تساوي 72.15 بالمئة. تشير هذه النتائج الى فائدة استخدام الـ (اس في ام) مع الخصائص المقترحة في تصنيف الآراء باللغة العربية.          Sentiment analysis refers to the task of identifying polarity of positive and negative for particular text that yield an opinion. Arabic language has been expanded dramatically in the last decade especially with the emergence of social websites (e.g. Twitter, Facebook, etc.). Several studies addressed sentiment analysis for Arabic language using various techniques. The most efficient techniques according to the literature were the machine learning due to their capabilities to build a training model. Yet, there is still issues facing the Arabic sentiment analysis using machine learning techniques. Such issues are related to employing robust features that have the ability to discriminate the polarity of sentiments. This paper proposes a hybrid method of linguistic and statistical features along with classification methods for Arabic sentiment analysis. Linguistic features contains stemming and POS tagging, while statistical contains the TF-IDF. A benchmark dataset of Arabic tweets have been used in the experiments. In addition, three classifiers have been utilized including SVM, KNN and ME. Results showed that SVM has outperformed the other classifiers by obtaining an f-score of 72.15%. This indicates the usefulness of using SVM with the proposed hybrid features

Classifying confidential data using SVM for efficient cloud query processing

Nowadays, organizations are widely using a cloud database engine from the cloud service providers. Privacy still is the main concern for these organizations where every organization is strictly looking forward more secure environment for their own data. Several studies have proposed different types of encryption methods to protect the data over the cloud. However, the daily transactions represented by queries for such databases makes encryption is inefficient solution. Therefore, recent studies presented a mechanism for classifying the data prior to migrate into the cloud. This would reduce the need of encryption which enhances the efficiency. Yet, most of the classification methods used in the literature were based on string-based matching approach. Such approach suffers of the exact match of terms where the partial matching would not be considered. This paper aims to take the advantage of N-gram representation along with Support Vector Machine classification. A real-time data will used in the experiment. After conducting the classification, the Advanced Encryption Standard algorithm will be used to encrypt the confidential data. Results showed that the proposed method outperformed the baseline encryption method. This emphasizes the usefulness of using the machine learning techniques for the process of classifying the data based on confidentiality

A combination of least significant bit and deflate compression for image steganography

Steganography is one of the cryptography techniques where secret information can be hidden through multimedia files such as images and videos. Steganography can offer a way of exchanging secret and encrypted information in an untypical mechanism where communicating parties can only interpret the secret message. The literature has shown a great interest in the least significant bit (LSB) technique which aims at embedding the secret message bits into the most insignificant bits of the image pixels. Although LSB showed a stable performance of image steganography yet, many works should be done on the message part. This paper aims to propose a combination of LSB and Deflate compression algorithm for image steganography. The proposed Deflate algorithm utilized both LZ77 and Huffman coding. After compressing the message text, LSB has been applied to embed the text within the cover image. Using benchmark images, the proposed method demonstrated an outperformance over the state of the art. This can proof the efficacy of using Deflate as a data compression prior to the LSB embedding

AlexNet Convolutional Neural Network Architecture with Cosine and Hamming Similarity/Distance Measures for Fingerprint Biometric Matching

يعد التحقق من بصمة الأصبع أحد الطرق الحديثة في مجال أمن المعلومات والذي يهدف إلى إيجاد أنماط مميزة للتعرف على هوية الفرد. يتم ذلك عبر عملية مقارنة بين أزواج من نماذج معدة مسبقا للبصمة وإيجاد نسبة التشابه بينهم. غالبية الدراسات السابقة كانت تعتمد على طريقة تدعى (فازي فالت) بالإضافة إلى طرق فلترة الصور. لكن هذه الطرق لا تزال تعاني من ضعف تمييز النقاط المهمة في البصمات، ظهور التقنيات الحديثة من التعلم العميق مثل الشبكات العصبية اللفائفية قد ساهم بشكل كبير في تحليل الصورة والتعرف على الكيانات داخل الصور وقدأظهرت دقة أعلى من الطرق التقليدية. هذه الدراسة استغلت إحدى هذه الشبكات المدربة مسبقا على صور بصمات وتعرف باسم (اليكس نت) بحيث تم استخراج أهم الخصائص الكامنة بالصور وتم توليد مفتاح خاص بكل صورة ومن ثم تم تخزين كل تلك المعلومات في قاعدة بيانات مرجعية. باستخدام أدوات قياس التشابه مثل جتا الزاوية  وهامنج استطاعت هذه الدراسة من تبيان التشابه خلال مقارنة صور اختبارية بالنسبة لقاعدة البيانات المرجعية. تم استجلاب الصور من قاعدة بيانات عامة وقد أظهرت نتائج دقة القبول دقة الرفض على نسبة 2.09% و 2.81% على التوالي. بمقارنة هذه النتائج مع نتائج الدراسات السابقة خصوصا تلك التي استخدمت أدوات تقليدية مثل (فازي فالت) تفوق الطريقة المطروحة بهذه الدراسة. وبذلك تم استنتاج أهمية استخدام الشبكات العصبية اللفائفية مع أدوات قياس التشابه في التعرف على بصمة اليد.In information security, fingerprint verification is one of the most common recent approaches for verifying human identity through a distinctive pattern. The verification process works by comparing a pair of fingerprint templates and identifying the similarity/matching among them. Several research studies have utilized different techniques for the matching process such as fuzzy vault and image filtering approaches. Yet, these approaches are still suffering from the imprecise articulation of the biometrics’ interesting patterns. The emergence of deep learning architectures such as the Convolutional Neural Network (CNN) has been extensively used for image processing and object detection tasks and showed an outstanding performance compared to traditional image filtering techniques. This paper aimed to utilize a specific CNN architecture known as AlexNet for the fingerprint-matching task. Using such an architecture, this study has extracted the significant features of the fingerprint image, generated a key based on such a biometric feature of the image, and stored it in a reference database. Then, using Cosine similarity and Hamming Distance measures, the testing fingerprints have been matched with a reference. Using the FVC2002 database, the proposed method showed a False Acceptance Rate (FAR) of 2.09% and a False Rejection Rate (FRR) of 2.81%. Comparing these results against other studies that utilized traditional approaches such as the Fuzzy Vault has demonstrated the efficacy of CNN in terms of fingerprint matching. It is also emphasizing the usefulness of using Cosine similarity and Hamming Distance in terms of matching

Novel steganography scheme using Arabic text features in Holy Quran

With the rapid growth of the Internet and mobile devices, the need for hidden communications has significantly increased. Steganography is a technique introduced for establishing hidden communication, Most steganography techniques have been applied to audio, images, videos, and text. Many researchers used steganography in Arabic texts to take advantage of adding, editing or changing letters or diacritics, but lead to notable and suspicious text. In this paper, we propose two novel steganography algorithms for Arabic text using the Holy Quran as cover text. The fact that it is forbidden to add, edit or change any letter or diacritics in the Holy Quran provides the valuable feature of its robustness and difficulty as a cover in steganography. The algorithms hide secret messages elements within Arabic letters benefiting from the existence of sun letters (Arabic: ḥurūf shamsīyah) and moon letters (ḥurūf qamarīyah). Also, we consider the existence of some Arabic language characteristics represented as small vowel letters (Arabic Diacritics). Our experiments using the proposed two algorithms demonstrate high capacity for text files. The proposed algorithms are robust against attack since the changes in the cover text are imperceptible, so our contribution offers a more secure algorithm that provides good capacity