هبه امير جابر بحثت رسالة ماجستير في كلية تكنولوجيا المعلومات بجامعة بابل للطالب علـي بلاسم جبر (A ROBUST FOG-COMPUTING SECURITY APPROACH FOR IOT HEALTHCARE APPLICATIONS)نهج امان قوي لحوسبة الضباب لتطبيقات انترنت الاشياء للرعاية الصحية.بينت الدراسة أن إنترنت الأشياء (IoT) يعتبر حاليًا من بين أحدث التقنيات التي تتيح ربط عدد كبير من الكائنات المادية عبر الإنترنت لتبادل المعلومات ونقلها فيما بينها.في نطاق تطبيقات الرعاية الصحية،قد يشكل التأخير خطرًا كبيرا في حالة عدم استيفاء النظام لمتطلبات التوافق للمراقبة الصحية،بالإضافة إلى العديد من تهديدات الأمان والخصوصية التي يتم مواجهتها.أحد الحلول المقترحة لتقليل زمن انتقال الخدمة وازدحام الشبكة هو تطبيق حوسبة الضباب مع الخدمات السحابية.لضمان النقل الآمن للبيانات بين أجهزة إنترنت الأشياء والسحابة،مع الحفاظ على زمن الوصول المحتمل للشبكة ووقت الاستجابة إلى أدنى حد ممكن،يتم تنفيذ العمل المقترح على أساس نموذج حوسبة IoT-Fog ثلاثي الطبقات.والتي تتمثل بمراحل تحليل كتلة المصادقة والتشفير واستخراج البيانات مع الحوسبة السحابية في بيئة حقيقية التنفيذ.ويهدف العمل المقترح إلى معالجة قضايا الأمن والدقة في أنظمة حوسبة ضباب إنترنت الأشياء من خلال مرحلة المصادقة بين المستشعرات في طبقة الجهاز النهائي وطبقة الضباب،بالإضافة إلى تشفير الاتصال بين الضباب وطبقة السحابة لضمان أمنه. ويعتمد النظام المقترح على عدة مستشعرات متحسسة لبيانات طبية،مثل مستشعر درجة الحرارة،وصدى القلب،ومستشعر مستوى الأكسجين في الدم مع معدل ضربات القلب.حيث يؤدي خادم الضباب حساب الملخص بين طبقة المستشعر وطبقة الضباب لعملية المصادقة لإرسال بيانات المستشعرات.أما بالنسبة لعملية التشفير بين الضباب والخوادم السحابية،فقد تم تنفيذها باستخدام خوارزمية AES والمفتاح المشترك الذي تم إنشاؤه بواسطة بروتوكول ECDiffieHellmanCng.ويتم تنفيذ تحليل كتلة استخراج البيانات باستخدام K-mean لتجميع البيانات في الخادم السحابي.تشير النتائج التي تم الحصول عليها إلى أن النموذج نجح في إيجاد زمن انتقال جيد للشبكة مع زيادة أمان الاتصال ودقة الأداء عند تنفيذه في تطبيقات الرعاية الصحية،حيث كان وقت التشفير بين الضباب والحوسبة السحابية بين 1.1 مللي ثانية و 1.3 مللي ثانية،ووقت الاستجابة يتم حسابه بناءً على اختبار واقعي الاستخدام مثل 1 مللي ثانية،2.5 مللي ثانية،5 مللي ثانية،8،10.5 وفقًا لنطاق المسافة.كان اكتشاف المعرفة لتحليل بيانات الرعاية الصحية باستخدام K-mean في السحابة مع مقاييس التقييم المتمثلة بالتماسك 98.195 ومؤشر الصورة الظلية 0.769.