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Dissertations / Theses

Academic literature on the topic 'Apprentissage machine adversarial'

Author: Grafiati

Published: 1 June 2024

Last updated: 31 July 2025

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Dissertations / Theses on the topic "Apprentissage machine adversarial"

1

Grari, Vincent. "Adversarial mitigation to reduce unwanted biases in machine learning." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS096.

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Abstract:

Ces dernières années, on a assisté à une augmentation spectaculaire de l’intérêt académique et sociétal pour l’apprentissage automatique équitable. En conséquence, des travaux significatifs ont été réalisés pour inclure des contraintes d’équité dans les algorithmes d’apprentissage automatique. Le but principal est de s’assurer que les prédictions des modèles ne dépendent d’aucun attribut sensible comme le genre ou l’origine d’une personne par exemple. Bien que cette notion d’indépendance soit incontestable dans un contexte général, elle peut théoriquement être définie de manière totalement dif

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2

Goibert, Morgane. "Statistical Understanding of Adversarial Robustness." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAT052.

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Abstract:

Cette thèse se concentre sur la question de la robustesse en apprentissage automatique, en examinant spécifiquement deux types d'attaques : les attaques de contamination pendant l'apprentissage et les attaques d'évasion pendant l'inférence.L'étude des attaques de contamination remonte aux années soixante et a été unifiée sous la théorie des statistiques robustes. Cependant, les recherches antérieures se sont principalement concentrées sur des types de données classiques, comme les nombres réels. Dans cette thèse, les statistiques robustes sont étendues aux données de classement, qui ne possède

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3

Chali, Samy. "Robustness Analysis of Classifiers Against Out-of-Distribution and Adversarial Inputs." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPAST012.

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Abstract:

De nombreux problèmes traités par l'IA sont des problèmes de classification de données d'entrées complexes qui doivent être séparées en différentes classes. Les fonctions transformant l'espace complexe des valeurs d'entrées en un espace plus simple, linéairement séparable, se font soit par apprentissage (réseaux convolutionels profonds), soit par projection dans un espace de haute dimension afin d'obtenir une représentation non-linéaire 'riche' des entrées puis un appariement linaire entre l'espace de haute dimension et les unités de sortie, tels qu'utilisés dans les Support Vector Machines (t

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4

Allenet, Thibault. "Quantization and adversarial robustness of embedded deep neural networks." Electronic Thesis or Diss., Université de Rennes (2023-....), 2023. https://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/5f524c49-7a4a-4724-ae77-9afe383b7c3c.

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Abstract:

Les réseaux de neurones convolutifs et les réseaux neurones récurrents (RNN) ont été largement utilisés dans de nombreux domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement naturel du langage et le traitement du signal. Néanmoins, la charge de calcul et le besoin en bande passante mémoire impliqués dans l'inférence des réseaux de neurones profonds empêchent souvent leur déploiement sur des cibles embarquées à faible ressources. De plus, la vulnérabilité des réseaux de neurones profonds à de petites perturbations sur les entrées remet en question leur déploiement pour des applications imp

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5

Darwaish, Asim. "Adversary-aware machine learning models for malware detection systems." Electronic Thesis or Diss., Université Paris Cité, 2022. http://www.theses.fr/2022UNIP7283.

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Abstract:

La popularisation des smartphones et leur caractère indispensable les rendent aujourd'hui indéniables. Leur croissance exponentielle est également à l'origine de l'apparition de nombreux logiciels malveillants et fait trembler le prospère écosystème mobile. Parmi tous les systèmes d'exploitation des smartphones, Android est le plus ciblé par les auteurs de logiciels malveillants en raison de sa popularité, de sa disponibilité en tant que logiciel libre, et de sa capacité intrinsèque à accéder aux ressources internes. Les approches basées sur l'apprentissage automatique ont été déployées avec s

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6

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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7

Gitzinger, Louison. "Surviving the massive proliferation of mobile malware." Thesis, Rennes 1, 2020. http://www.theses.fr/2020REN1S058.

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Abstract:

De nos jours, nous sommes entourés de périphériques intelligents autonomes qui interagissent avec de nombreux services dans le but d'améliorer notre niveau de vie. Ces périphériques font partie d'écosystèmes plus larges, dans lesquels de nombreuses entreprises collaborent pour faciliter la distribution d'applications entre les développeurs et les utilisateurs. Cependant, des personnes malveillantes en profitent illégalement pour infecter les appareils des utilisateurs avec des application malveillantes. Malgré tous les efforts mis en œuvre pour défendre ces écosystèmes, le taux de périphérique

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8

Rodriguez, Colmeiro Ramiro German. "Towards Reduced Dose Positron Emission Tomography Imaging Using Sparse Sampling and Machine Learning." Thesis, Troyes, 2021. http://www.theses.fr/2021TROY0015.

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Abstract:

Cette thèse étudie le problème de dose de radiation dans les études de Tomographie par Émission de Positons (PET). Trois aspects du PET-scan sont analysées. La première partie de cette thèse est dédiée à la technologie PET-scan. Deux techniques sont développées pour le PET-scan à faible dose : l’AR-PET. Une première stratégie de sélection et de placement de photomultiplicateurs est proposée, augmentant la résolution énergétique. Une technique de localisation d’impacts des photons gamma dans les cristaux solides de scintillation est développé. Cette technique est basée sur des réseaux de neuron

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9

Marzinotto, Gabriel. "Semantic frame based analysis using machine learning techniques : improving the cross-domain generalization of semantic parsers." Electronic Thesis or Diss., Aix-Marseille, 2019. http://www.theses.fr/2019AIXM0483.

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Abstract:

Rendre les analyseurs sémantiques robustes aux variations lexicales et stylistiques est un véritable défi pour de nombreuses applications industrielles. De nos jours, l'analyse sémantique nécessite de corpus annotés spécifiques à chaque domaine afin de garantir des performances acceptables. Les techniques d'apprenti-ssage par transfert sont largement étudiées et adoptées pour résoudre ce problème de manque de robustesse et la stratégie la plus courante consiste à utiliser des représentations de mots pré-formés. Cependant, les meilleurs analyseurs montrent toujours une dégradation significative

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10

Jacquet, Gottfried. "Hybrid physics-based/data-based seismic ground motion generator of a site." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPAST035.

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Abstract:

L'estimation précise de la réponse sismique suite à un tremblement de terre permet de sauver des vies. Toutefois, la limitation des ressources informatiques et la variabilité méconnue et mal caractérisée de la géologie et du con- texte sismotectonique posent des déﬁs signiﬁcatifs pour les simulations à l'échelle d'une ville ou d'une région. Cette thèse propose une nouvelle approche combinant les méthodes d'apprentissage adverse (adversarial) et les simulations basées sur la physique pour surmonter ces limitations, en s'appuyant sur le cadre SeismoALICE, (F. GATTI et D. CLOUTEAU: "Towards blend

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