النهار
الأحد 26 أبريل 2026 07:43 صـ 9 ذو القعدة 1447 هـ
جريدة النهار المصرية رئيس مجلس الإدارة ورئيس التحريرأسامة شرشر
مساعد رئيس حزب العدل لـ«النهار»: مقترح حبس وغرامة 30 ألف جنيه للزوج الممتنع عن إخطار زوجته بزواجه الثاني لحماية الزوجة الأولى وتنظيم... وزير الرياضة يشيد بإنجازات الجودو المصري في بطولة إفريقيا - نيروبي 2026 النفط يرتفع وسط مخاوف من تصعيد عسكري في الشرق الأوسط إيتيدا وجامعة العريش تؤهلان آلاف الشباب في سيناء لسوق العمل الرقمي وزير الكهرباء يتفقد مستشفى الكهرباء بألماظة ويطمئن على تقديم الخدمات الصحية وزارة التخطيط: 35 مليار جنيه استثمارات عامة لشمال وجنوب سيناء بحضور أيمن الشيوي وتامر عبدالمنعم سامح يسري وفرقة رضا يتألقان في إحتفالية عيد تحرير سيناء تمارا حداد لـ”النهار”: نجاح الانتخابات الفلسطينية يُقاس بقدرتها على تحسين حياة المواطنين مركز إقليمي جديد لنوكيا في مصر: دعم فني وتشغيل لخدمة الشرق الأوسط وإفريقيا خبير فلسطيني لـ”النهار”: الانتخابات المحلية محاولة لتكريس المرجعية في ظل الحرب والانقسام «بطاقة رقم قومي للأطفال من سن 5 سنوات.. مقترح برلماني يشعل الجدل بين أولياء الأمور».. النائبة مي كرم جبر لـ«النهار»: بطاقة رقم... ليفربول يحسم مواجهة كريستال بالاس بثلاثية رغم إصابة صلاح

تكنولوجيا وانترنت

من مصر والأردن والجزائر CAISEC يكرم الفائزين بالجائزة العربية لأفضل بحث أكاديمي في الأمن السيبراني

كرم مؤتمر ومعرض امن المعلومات والامن السيبراني CAISEC’25 بالتعاون مع جامعة الدول العربية الفائزين بالجائزة العربية لأفضل بحث أكاديمي في الأمن السيبراني والذكاء الاصطناعي برئاسة د. نورا فطيس وتحت رعاية اتحاد مجالس البحث العلمي والمنظمة العربية للتكنولوجيا ومؤتمر Caisecفي نسخته الرابعة وهم:
الفائز الاول :
د. فراس محى الدين محمود العسلى
المملكه الأردنية الهاشمية
الجامعة الهاشمية
البحث العلمى:
Smart Grid Resilience for Grid- Connected PV and Protection Systems under Cyber Threats
الفائز الثانى:
د.بهيه زوبير يحى
الجمهورية الجزائرية الديمقراطية الشعبية
مركز تطوير التقنيات المتقدمة
(CDTA)
البحث العلمى:
Face spoofing detection using Heterogeneous Auto-Similarities of Characteristics
الفائز الثالث:
د. محمد على محمد سالم
جمهورية مصر العربية
كلية الذكاء الاصطناعى الجامعة المصرية الروسية
البحث العلمى:
Weakly-supervised thyroid ultrasound segmentation:
Leveraging multi-scale consistency, contextual features, and bounding box supervision for accurate target delineation