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Dissertations / Theses on the topic 'Apprentissage automatique – Réseaux d'ordinateurs – Mesures de sûreté'

Author: Grafiati
Published: 19 October 2024
Last updated: 31 July 2025

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1

Hidouri, Abdelhak. "Approche intelligente pour améliorer la sécurité de l’architecture Named Data Networking." Electronic Thesis or Diss., Paris, CNAM, 2025. http://www.theses.fr/2025CNAM0007.

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Abstract:
Le Named Data Networking (NDN) représente un changement de paradigme dans l'architecture Internet, offrant une approche centrée sur les données qui s'attaque aux limitations fondamentales de l'infrastructure IP actuelle. En se concentrant sur ce que les utilisateurs veulent plutôt que sur l'endroit où se trouvent les données, NDN facilite une distribution efficace du contenu, une sécurité renforcée et une résilience améliorée. La prise en charge inhérente de la mise en cache par NDN, son modèle de sécurité intégré, sa gestion élégante de la connectivité intermittente et son routage basé sur le
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Maudoux, Christophe. "Vers l’automatisation de la détection d’anomalies réseaux." Electronic Thesis or Diss., Paris, HESAM, 2024. http://www.theses.fr/2024HESAC009.

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Abstract:
Nous vivons dans un monde hyperconnecté. À présent, la majorité des objets qui nous entourentéchangent des données soit entre-eux soit avec un serveur. Ces échanges produisent alors de l’activitéréseau. C’est l’étude de cette activité réseau qui nous intéresse ici et sur laquelle porte ce mémoire. Eneffet, tous les messages et donc le trafic réseau généré par ces équipements est voulu et par conséquentlégitime. Il est de ce fait parfaitement formaté et connu. Parallèlement à ce trafic qui peut êtrequalifié de ”normal”, il peut exister du trafic qui ne respecte pas les critères attendus. Ces éc
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Ayoubi, Solayman. "Évaluation orientée données des systèmes de détection d’intrusion dans les réseaux." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2025. http://www.theses.fr/2025SORUS079.

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Abstract:
Les systèmes de détection d'intrusions (IDS) sont des composants critiques pour sécuriser les réseaux de communication modernes, en particulier à mesure que les menaces cybernétiques deviennent plus complexes. Cependant, les méthodologies d'évaluation existantes pour les IDS basés sur l'apprentissage automatique manquent de standardisation, ce qui entraîne des évaluations incomplètes et peu fiables. Les approches d'évaluation antérieures négligent souvent les bonnes pratiques en matière d'apprentissage automatique, se concentrant principalement sur les performances dans des jeux de données spé
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Shbair, Wazen M. "Service-Level Monitoring of HTTPS Traffic." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2017. http://www.theses.fr/2017LORR0029.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous dressons tout d'abord un bilan des différentes techniques d'identification de trafic et constatons l'absence de solution permettant une identification du trafic HTTPS à la fois précise et respectueuse de la vie privée des utilisateurs. Nous nous intéressons dans un premier temps à une technique récente, néanmoins déjà déployée, permettant la supervision du trafic HTTPS grâce à l'inspection du champ SNI, extension du protocole TLS. Nous montrons que deux stratégies permettent de contourner cette méthode. Comme remédiation, nous proposons une procédure de vérification supp
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5

Becker, Sheila. "Conceptual Approaches for Securing Networks and Systems." Phd thesis, Institut National Polytechnique de Lorraine - INPL, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00768801.

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Abstract:
Peer-to-peer real-time communication and media streaming applications optimize their performance by using application-level topology estimation services such as virtual coordinate systems. Virtual coordinate systems allow nodes in a peer-to-peer network to accurately predict latency between arbi- trary nodes without the need of performing extensive measurements. However, systems that leverage virtual coordinates as supporting building blocks, are prone to attacks conducted by compromised nodes that aim at disrupting, eavesdropping, or mangling with the underlying communications. Recent researc
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6

Angoustures, Mark. "Extraction automatique de caractéristiques malveillantes et méthode de détection de malware dans un environnement réel." Electronic Thesis or Diss., Paris, CNAM, 2018. http://www.theses.fr/2018CNAM1221.

Full text
Abstract:
Pour faire face au volume considérable de logiciels malveillants, les chercheurs en sécurité ont développé des outils dynamiques automatiques d’analyse de malware comme la Sandbox Cuckoo. Ces types d’analyse sont partiellement automatiques et nécessite l’intervention d’un expert humain en sécurité pour détecter et extraire les comportements suspicieux. Afin d’éviter ce travail fastidieux, nous proposons une méthodologie pour extraire automatiquement des comportements dangereux données par les Sandbox. Tout d’abord, nous générons des rapports d’activités provenant des malware depuis la Sandbox
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Chaitou, Hassan. "Optimization of security risk for learning on heterogeneous quality data." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAT030.

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Abstract:
Les systèmes de détection d'intrusion (IDS) sont des composants essentiels dans l'infrastructure de sécurité des réseaux. Pour faire face aux problèmes de scalabilité des IDS utilisant des règles de détection artisanales, l'apprentissage automatique est utilisé pour concevoir des IDS formés sur des ensembles de données. Cependant, ils sont de plus en plus mis au défi par des méta-attaques, appelées attaques d'évasion adverses, qui modifient les attaques existantes pour améliorer leurs capacités d'évasion. Par exemple, ces approches utilisent les réseaux antagonistes génératifs (GAN) pour autom
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Zaidi, Abdelhalim. "Recherche et détection des patterns d'attaques dans les réseaux IP à hauts débits." Phd thesis, Université d'Evry-Val d'Essonne, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00878783.

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Abstract:
Avec leur rôle important dans la protection des réseaux, les Systèmes de Détection d'Intrusion (IDS) doivent être capables d'adapter leurs modes de fonctionnement à toutes les innovations technologiques. L'IDS doit gérer une grande masse d'information et traiter un trafic réseau à une cadence très élevée à cause des vitesses de transfert et de la diversité des services offerts. Il doit aussi traiter un grand nombre d'attaques qui ne cesse d'augmenter. Par conséquent, améliorer les performances des IDS devient une tâche critique pour les concepteurs des mécanismes de protection. Dans notre thès
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9

Andreoni, Lopez Martin Esteban. "Un système de surveillance et détection de menaces utilisant le traitement de flux comme une fonction virtuelle pour le Big Data." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2018. http://www.theses.fr/2018SORUS035.

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Abstract:
La détection tardive des menaces à la sécurité entraîne une augmentation significative du risque de dommages irréparables, invalidant toute tentative de défense. En conséquence, la détection rapide des menaces en temps réel est obligatoire pour l'administration de la sécurité. De plus, la fonction de virtualisation de la fonction réseau (NFV) offre de nouvelles opportunités pour des solutions de sécurité efficaces et à faible coût. Nous proposons un système de détection de menaces rapide et efficace basé sur des algorithmes de traitement de flux et d'apprentissage automatique. Les principales
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Becker, Sheila. "Conceptual Approaches for Securing Networks and Systems." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2012. http://www.theses.fr/2012LORR0228.

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Abstract:
Les communications pair-à-pair en temps réel ainsi que les applications de transmissions multi-média peuvent améliorer leurs performances en utilisant des services d'estimation de topologie au niveau d'application. Les systèmes aux coordonnées virtuelles représentent un tel service. A l'aide d'un tel système les noeuds d'un réseau pair-à-pair prédisent les latences entre différents noeuds sans nécessiter des mesures étendues. Malheureusement, prédire les latences correctement requis que les noeuds soient honnêtes et coopératifs. La recherche récente propose des techniques pour atténuer des att
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Andreoni, Lopez Martin Esteban. "Un système de surveillance et détection de menaces utilisant le traitement de flux comme une fonction virtuelle pour le Big Data." Thesis, Sorbonne université, 2018. http://www.theses.fr/2018SORUS035/document.

Full text
Abstract:
La détection tardive des menaces à la sécurité entraîne une augmentation significative du risque de dommages irréparables, invalidant toute tentative de défense. En conséquence, la détection rapide des menaces en temps réel est obligatoire pour l'administration de la sécurité. De plus, la fonction de virtualisation de la fonction réseau (NFV) offre de nouvelles opportunités pour des solutions de sécurité efficaces et à faible coût. Nous proposons un système de détection de menaces rapide et efficace basé sur des algorithmes de traitement de flux et d'apprentissage automatique. Les principales
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Shbair, Wazen M. "Service-Level Monitoring of HTTPS Traffic." Thesis, Université de Lorraine, 2017. http://www.theses.fr/2017LORR0029/document.

Full text
Abstract:
Dans cette thèse, nous dressons tout d'abord un bilan des différentes techniques d'identification de trafic et constatons l'absence de solution permettant une identification du trafic HTTPS à la fois précise et respectueuse de la vie privée des utilisateurs. Nous nous intéressons dans un premier temps à une technique récente, néanmoins déjà déployée, permettant la supervision du trafic HTTPS grâce à l'inspection du champ SNI, extension du protocole TLS. Nous montrons que deux stratégies permettent de contourner cette méthode. Comme remédiation, nous proposons une procédure de vérification supp
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Angoustures, Mark. "Extraction automatique de caractéristiques malveillantes et méthode de détection de malware dans un environnement réel." Thesis, Paris, CNAM, 2018. http://www.theses.fr/2018CNAM1221.

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Abstract:
Pour faire face au volume considérable de logiciels malveillants, les chercheurs en sécurité ont développé des outils dynamiques automatiques d’analyse de malware comme la Sandbox Cuckoo. Ces types d’analyse sont partiellement automatiques et nécessite l’intervention d’un expert humain en sécurité pour détecter et extraire les comportements suspicieux. Afin d’éviter ce travail fastidieux, nous proposons une méthodologie pour extraire automatiquement des comportements dangereux données par les Sandbox. Tout d’abord, nous générons des rapports d’activités provenant des malware depuis la Sandbox
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Bouzida, Yacine. "Application de l'analyse en composante principale pour la détection d'intrusion et détection de nouvelles attaques par apprentissage supervisé." Télécom Bretagne, 2006. http://www.theses.fr/2006TELB0009.

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Abstract:
La détection d'intrusion est un mécanisme essentiel pour la protection des systèmes d'information. En plus des méthodes préventives, les systèmes de détection d'intrusion sont largement déployés par les administrateurs de sécurité. Cette thèse présente deux applications différentes de l'analyse en composante principale pour la détection d'intrusion. Elle propose aussi une nouvelle approche basée sur l'apprentissage supervisé afin de détecter les nouvelles attaques. Dans la première application, l'analyse en composante principale est utilisée pour distinguer les comportements normaux des utilis
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Kenaza, Tayeb. "Modèles graphiques probabilistes pour la corrélation d'alertes en détection d'intrusions." Electronic Thesis or Diss., Artois, 2011. http://www.theses.fr/2011ARTO0401.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous nous intéressons à la modélisation du problème de la corrélation d'alertes à base de modèles graphiques probabilistes. Nous avons constaté que les approches existantes de corrélation d'alertes, soit se basent sur des connaissances explicites d'experts, soit utilisent des mesures de similarité simples qui ne permettent pas de détecter des scénarios d'attaque. Pour cela, nous avons d'abord proposé une nouvelle modélisation de la corrélation d'alertes, basée sur les classifieurs Bayésiens naïfs, qui permet d'apprendre les coordinations entre les attaques élémentaires qui co
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Faour, Ahmad. "Une architecture semi-supervisée et adaptative pour le filtrage d'alarmes dans les systèmes de détection d'intrusions sur les réseaux." Phd thesis, INSA de Rouen, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00917605.

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Abstract:
Nous étudions les limites actuelles des systèmes de traitement des alarmes générées par les systèmes de détection d'intrusion (NIDS) dans les réseaux et proposons une nouvelle approche automatique qui améliore le mécanisme de filtrage. Nos principales contributions se résument ainsi : 1. Proposition d'une architecture de filtrage : nous avons proposé une architecture de filtrage des alarmes qui analyse les journaux d'alertes d'un NIDS et essaye de filtrer les faux positifs. 2. Etude de l'évolutivité de cette architecture : dans cette phase, nous étudions l'aspect dynamique de l'architecture pr
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Yamak, Zaher Rabah. "Multiple identities detection in online social media." Thesis, Normandie, 2018. http://www.theses.fr/2018NORMIR01/document.

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Abstract:
Depuis 2004, les médias sociaux en ligne ont connu une croissance considérable. Ce développement rapide a eu des effets intéressants pour augmenter la connexionet l'échange d'informations entre les utilisateurs, mais certains effets négatifs sont également apparus, dont le nombre de faux comptes grandissant jour après jour.Les sockpuppets sont les multiples faux comptes créés par un même utilisateur. Ils sont à l'origine de plusieurs types de manipulations comme la création de faux comptes pour louer, défendre ou soutenir une personne ou une organisation, ou pour manipuler l'opinion publique.
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Kenaza, Tayeb. "Modèles graphiques probabilistes pour la corrélation d'alertes en détection d'intrusions." Thesis, Artois, 2011. http://www.theses.fr/2011ARTO0401/document.

Full text
Abstract:
Dans cette thèse, nous nous intéressons à la modélisation du problème de la corrélation d'alertes à base de modèles graphiques probabilistes. Nous avons constaté que les approches existantes de corrélation d'alertes, soit se basent sur des connaissances explicites d'experts, soit utilisent des mesures de similarité simples qui ne permettent pas de détecter des scénarios d'attaque. Pour cela, nous avons d'abord proposé une nouvelle modélisation de la corrélation d'alertes, basée sur les classifieurs Bayésiens naïfs, qui permet d'apprendre les coordinations entre les attaques élémentaires qui co
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Smache, Meriem. "La sécurité des réseaux déterministes de l’Internet des objets industriels (IIoT)." Thesis, Lyon, 2019. http://www.theses.fr/2019LYSEM033.

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Abstract:
La synchronisation est une exigence fondamentale pour l'Internet industriel des objets (IIoT). Elle est assurée par l'application du mode TSCH (Time-Slotted Channel-Hopping) du protocole IEEE802.15.4e de la couche MAC. La synchronisation TSCH permet d'atteindre un réseau sans fil de faible puissance et de haute fiabilité. Cependant, les ressources de synchronisation de TSCH sont une cible évidente pour les cyber attaques. Elles peuvent être manipulées par des attaquants pour paralyser l'ensemble des communications du réseau. Cette thèse a pour but d'analyser la vulnérabilité de la synchronisat
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Ma, Mingxiao. "Attack Modelling and Detection in Distributed and Cooperative Controlled Microgrid Systems." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2021. http://www.theses.fr/2021LORR0111.

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Abstract:
Les micro-réseaux électriques s'appuient sur des approches de contrôle distribuées et coopératives pour garantir des décisions opérationnelles sûres et fiables de leurs générateurs distribués (DG). Cependant, de nombreuses cyber-attaques sophistiquées peuvent viser ces systèmes, tromper leurs méthodes de détection traditionnelles et avoir des conséquences importantes sur l'infrastructure électrique. Dans cette thèse, nous étudions les attaques ciblant les systèmes de contrôle associés à ces micro-réseaux. Nous avons développé dans un premier temps une nouvelle attaque nommée MaR (Measurement a
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Ben, Atia Okba. "Plateforme de gestion collaborative sécurisée appliquée aux Réseaux IoT." Electronic Thesis or Diss., Mulhouse, 2024. http://www.theses.fr/2024MULH7114.

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Abstract:
L'apprentissage fédéré (FL) permet aux clients de former collaborativement un modèle tout en préservant la confidentialité des données. Malgré ses avantages, le FL est vulnérable aux attaques de poisoning. Cette thèse aborde la détection des modèles malveillants dans le système FL pour les réseaux IoT. Nous fournissons une revue de littérature des techniques récentes de détection et proposons un cadre d'adaptation et de comportement sécurisé (FLSecLAB) pour renforcer le système FL contre les attaques. FLSecLAB offre une personnalisation pour évaluer les défenses à travers divers jeux de donnée
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Zakroum, Mehdi. "Machine Learning for the Automation of Cyber-threat Monitoring and Inference." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2023. http://www.theses.fr/2023LORR0108.

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Abstract:
Au cours des dernières décennies, les cyber-menaces ont connu une augmentation significative et continuent de croître de façon exponentielle. Les opérateurs de réseau et les praticiens de la sécurité s'efforcent constamment d'automatiser leurs stratégies de défense contre les cyberincidents à grande échelle et les événements particuliers à plus petite échelle ciblant leurs réseaux. Améliorer la surveillance des événements de sécurité et détecter les attaques à un stade précoce sont des éléments clés pour prévenir des éventuels dommages ou au moins atténuer leurs impacts. Le trafic enregistré p
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Khatib, Natasha al. "Intrusion detection with deep learning for in-vehicle networks." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAT009.

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Abstract:
La communication automobile embarquée, qui désigne la communication et l'échange de données entre les calculateurs embarqués, joue un rôle crucial dans le développement des systèmes de transport intelligents (STI), qui visent à améliorer l'efficacité, la sécurité et la durabilité des systèmes de transport. La prolifération des dispositifs informatiques et de communication embarqués, centrés sur des capteurs connectés à un réseau embarqué (IVN), a permis le développement de fonctions de sécurité et de commodité, notamment la surveillance du véhicule, la réduction du câblage physique et l'amélio
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Masure, Loïc. "Towards a better comprehension of deep learning for side-channel analysis." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS443.

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Abstract:
Les récents progrès en apprentissage profond ont bouleversé l'état de l'art des attaques par observations en sécurité embarquée. Mais leur aspect « boîte-noire » empêche à ce jour l'identification des failles implicitement exploitées dans l'implémentation. De même, il est difficile d'interpréter les résultats de telles attaques sur le niveau de sécurité de l'implémentation-cible. Toutes ces raisons ont rendu la communauté scientifique sceptique quant à l’intérêt de ces techniques dans le cadre d'une évaluation de sécurité. Cette thèse se propose de dresser une meilleure compréhension de l'appr
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Azorin, Raphael. "Traffic representations for network measurements." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2024. http://www.theses.fr/2024SORUS141.

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Abstract:
Mesurer l'activité d'un réseau de télécommunications est essentiel à son opération et sa gestion. Ces mesures sont primordiales pour analyser la performance du réseau et établir son diagnostic. En particulier, effectuer des mesures détaillées sur les flux consiste à calculer des métriques caractérisant les flots de données individuels qui traversent le réseau. Afin de développer des représentations pertinentes de leur trafic, les opérateurs réseau doivent en sélectionner les caractéristiques appropriées et doivent attentivement relier leur coût d'extraction à leur expressivité pour les tâches
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Labonne, Maxime. "Anomaly-based network intrusion detection using machine learning." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2020. http://www.theses.fr/2020IPPAS011.

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Abstract:
Ces dernières années, le piratage est devenu une industrie à part entière, augmentant le nombre et la diversité des cyberattaques. Les menaces qui pèsent sur les réseaux informatiques vont des logiciels malveillants aux attaques par déni de service, en passant par le phishing et l'ingénierie sociale. Un plan de cybersécurité efficace ne peut plus reposer uniquement sur des antivirus et des pare-feux pour contrer ces menaces : il doit inclure plusieurs niveaux de défense. Les systèmes de détection d'intrusion (IDS) réseaux sont un moyen complémentaire de renforcer la sécurité, avec la possibili
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Zari, Oualid. "Machine learning and privacy protection : Attacks and defenses." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2025. http://www.theses.fr/2025SORUS027.

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Abstract:
L'adoption croissante d'algorithmes d'apprentissage automatique dans des domaines sensibles à la protection de la vie privée a révolutionné l'analyse des données dans de nombreux domaines. Ces algorithmes, notamment les réseaux neuronaux profonds, l'analyse en composantes principales (PCA) et les réseaux neuronaux graphiques (GNN), traitent de grandes quantités de données pour en extraire des informations utiles et précieuses. L'intégration de ces techniques dans des applications critiques traitant des informations sensibles, comme des dossiers médicaux ou des données des réseaux sociaux, a pe
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Brogi, Guillaume. "Real-time detection of Advanced Persistent Threats using Information Flow Tracking and Hidden Markov Models." Electronic Thesis or Diss., Paris, CNAM, 2018. http://www.theses.fr/2018CNAM1167.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous présentons les risques posés par les Menaces Persistentes Avancées (APTs) et proposons une approche en deux temps pour distinguer les attaques qui en font partie. Ce travail fait partie d'Akheros, un Système de Détection d'Intrusion (IDS) autonome développé par trois doctorants. L'idée est d'utiliser l'apprentissage machine pour détecté des évènements inattendus et vérifier s'ils posent un risque de sécurité. La dernière étape, et le sujet de cette thèse, est de mettre en évidence les APT. Les campagnes d'APT sont particulièrement dangereuses car les attaquants sont comp
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Brogi, Guillaume. "Real-time detection of Advanced Persistent Threats using Information Flow Tracking and Hidden Markov Models." Thesis, Paris, CNAM, 2018. http://www.theses.fr/2018CNAM1167/document.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous présentons les risques posés par les Menaces Persistentes Avancées (APTs) et proposons une approche en deux temps pour distinguer les attaques qui en font partie. Ce travail fait partie d'Akheros, un Système de Détection d'Intrusion (IDS) autonome développé par trois doctorants. L'idée est d'utiliser l'apprentissage machine pour détecté des évènements inattendus et vérifier s'ils posent un risque de sécurité. La dernière étape, et le sujet de cette thèse, est de mettre en évidence les APT. Les campagnes d'APT sont particulièrement dangereuses car les attaquants sont comp
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Bernichi, Mâamoun. "Surveillance logicielle à base d'une communauté d'agents mobiles." Phd thesis, Université Paris-Est, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00480718.

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Abstract:
Les agents mobiles peuvent physiquement migrer à travers un réseau informatique dans le but d'effectuer des tâches sur des machines, ayant la capacité de leur fournir un support d'exécution. Ces agents sont considérés comme composants autonomes, une propriété qui leur permet de s'adapter à des environnements dynamiques à l'échelle d'un réseau large. Ils peuvent également échanger des informations entre eux afin de collaborer au sein de leur groupe, nous parlerons ainsi d'une communauté d'agents mobiles. Nous avons développé ce concept de communauté, en se référant aux recherches et aux études
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