ahmed-el5hatib/ahmed-el5hatib

GitHub: ahmed-el5hatib/ahmed-el5hatib

一位专注于后量子密码学、抗量子区块链和可解释 AI 安全的研究者的 GitHub 个人主页仓库，集中展示其研究项目与学术背景。

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_{💎 “预测未来的最好方式就是去创造它。” — Alan Kay}

_{🛡️ 构建抗量子和基于区块链的安全系统的未来。
欢迎开展研究合作与学术交流！}

Quantum-Resistant DICOM Authentication Hybrid classical/post-quantum framework for medical imaging	PQC Key Generation & Forensic Analysis liboqs-based Kyber-512 utility for Windows memory forensics
Explainable AI for Fileless Malware Interpretable ML pipeline for memory forensics	GitHub Profile Repository Professional profile with research focus

## 🔬 关于我

我是埃及 卢克索大学 和 索哈杰大学 的一名助教和 研究生。

我的研究处于 区块链技术、后量子密码学 (PQC) 和 可解释 AI 的交叉领域。

我致力于设计 抗量子分布式系统，开发 密码敏捷型中间件，并为网络安全应用构建可解释的 ML pipeline。

目前致力于开发能够抵御经典和量子时代攻击的认证协议，并在医疗保健 (DICOM/PACS) 和企业系统中进行实际部署。

🔥 Contribution Streak

1,227+

_{2025 — Present}

41 Days

_{Jun 13, 2026 — Jul 23, 2026}

41 Days

_{Jun 13, 2026 — Jul 23, 2026}

## 🎯 研究 Mission

🔐 后量子密码学

致力于设计能够抵抗量子计算攻击的新一代密码学原语。专注于 NIST 标准化算法 (ML-DSA、ML-KEM、SLH-DSA) 以及混合经典/后量子迁移策略。

⛓️ 抗量子区块链

设计能够抵御量子对手攻击的区块链协议和共识机制。构建具备前向安全性和量子安全认证层的 密码敏捷型 分布式系统。

## 🔥 当前 Focus

🔬 活跃研究

• 抗量子 DICOM 认证协议
• 混合经典/PQC 签名框架
• 用于医疗保健系统的密码敏捷型中间件
• 基于格的密码学的内存取证

📚 正在学习

• 零知识证明与隐私保护区块链
• NIST PQC 迁移路线图
• 智能合约安全审计
• 跨链互操作性协议

🚀 正在构建

• 生产级 PQC 集成库
• 区块链安全评估工具
• 可复现的取证分析 pipeline
• 开源密码学中间件

## 📊 Technical Arsenal

🧠 AI & ML

🔐 Cryptography

💻 Languages

🌐 Infra & DevOps

## 📜 研究与 Publications

📄 抗量子医学影像

《MantiQ-Auth：一种用于 DICOM 医学影像的混合经典/后量子认证框架》
提出了一种结合 ECDSA-P256 和 ML-DSA-65 的混合签名方案，用于 PACS 环境中的抗量子 DICOM 认证。包含一个密码敏捷型 DICOM 代理中间件。

📄 PQC 内存取证

《Kyber 内存取证：分析 Windows 环境中的后量子密钥生成》
使用 liboqs 对 Kyber-512 密钥对进行内存取证分析的新方法。演示了针对基于格的密码学实现的取证提取技术。

## 🚀 精选 Projects

🏥 MantiQ-Auth

Quantum-Resistant DICOM Authentication
Hybrid classical/post-quantum authentication system for medical imaging (PACS).

Tech Stack:
🐍 Python | 🧠 ResNet-18 | 🔧 BCH Error Correction
🔐 ECDSA-P256 + ML-DSA-65 | 🏥 DICOM Proxy Middleware
⚡ Crypto-Agile Architecture

🔐 Kyber Memory Forensics

PQC Key Generation & Forensic Analysis
Windows utility using liboqs for Kyber-512 key pair generation and memory forensic analysis.

Tech Stack:
⚙️ C Language | 📚 liboqs | 🔑 Kyber-512
🪟 Windows Internals | 🧠 Memory Analysis
🔍 Volatility Framework

🔍 XAI Fileless Malware Detection

Explainable AI for Memory Forensics
ML pipeline detecting fileless malware in volatile memory with full interpretability for forensic investigators.

Tech Stack:
🤖 Scikit-Learn | 🚀 XGBoost | 📊 SHAP/LIME
🧠 Memory Forensics | 📈 Feature Engineering
🔍 Digital Forensics

🔎 Memory Forensics ML Pipeline

Reproducible Malware Classification
End-to-end pipeline for classifying obfuscated malware families using CIC-MalMem-2022 dataset.

Tech Stack:
🐼 Pandas | 🔢 NumPy | 🤖 Scikit-Learn
📊 Feature Engineering | 🧪 Experimental Design
📁 CIC-MalMem-2022