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SUMMARY:Recrutement d'un technicien BAP E en NOEMI CNRS
DESCRIPTION:Le laboratoire GREYC recrute un technicien BAP E (NOEMI CNRS)\, n’hésitez pas à candidater ! \nPour des détails consulter ce lien.
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SUMMARY:Recrutement d'un apprenti de BUT 3 INFO pour le développement et déploiement de logiciels de recherche
DESCRIPTION:Le service Développement et Déploiement d’applications (DDA) du laboratoire GREYC UMR CNRS 6072 souhaite recruter un apprenti de BUT 3A INFO afin de maintenir\, déployer et documenter des applications logicielles portant sur ses activités de recherche. \nRetrouvez cette offre sur notre rubrique emploi à https://www.greyc.fr/laboratoire/#OffresPosteNonPermanent
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SUMMARY:Recrutement à l'IUT GON de 4 enseignant.e.s-chercheur.se.s en Informatique\, IA pour les gestion et l'analyse des données\, sécurité Informatique (CPER avec charge d’enseignement réduite)
DESCRIPTION:Dans le cadre des projets CMA NORMANTHIIA et CYRCE\, l’Université de Caen Normandie recrute quatre enseignant.e.s-chercheur.se.s en informatique\, intelligence artificielle pour la gestion et l’analyse des données\, et sécurité informatique (contrats de projet d’enseignement et de recherche avec charge d’enseignement réduite). La personne recrutée sera rattachée aux départements Informatique\, Réseaux et Télécom ou Sciences des données de l’IUT Grand Ouest Normandie (Sites de Caen\, Ifs et Lisieux) et au laboratoire GREYC UMR 6072. \n\nProfil Intelligence Artificielle pour la gestion et l’analyse de données :\nhttps://choisirleservicepublic.gouv.fr/offre-emploi/enseignant-en-informatique-et-intelligence-artificielle-pour-la-gestion-et-l-analyse-des-donnees-reference-2024-1568577/\nProfil Informatique :\nhttps://choisirleservicepublic.gouv.fr/offre-emploi/contrat-de-projet-d-enseignement-et-de-recherche-informatique-reference-2024-1568590/\nProfil Sécurité Informatique (2 postes) :\nhttps://choisirleservicepublic.gouv.fr/offre-emploi/contrat-de-projet-d-enseignement-et-de-recherche-informatique-reference-2024-1568598/\n\nLes intitulés de poste se veulent génériques et permettent de défendre des projets de recherche variés.\nDes détails sur les postes sont visibles à\nhttps://www.unicaen.fr/universite/travailler-a-luniversite/personnels-enseignants-et-chercheurs/enseignants-contractuels/\nLes candidats pourront déposer leur dossier complet (CV\, lettre de motivation et copie du dernier diplôme obtenu) par mail aux chefs de département avec copie à drh.recrutement.enseignants@unicaen.fr. \nDate limite de candidature : 16 Juin 2024.
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SUMMARY:Journée 2024 du laboratoire GREYC : 21 Juin 2024
DESCRIPTION:La journée 2024 du GREYC aura lieu à la CCI de Caen (1 Rue René Cassin\, 14280 Saint-Contest) le 21 Juin 2024. \nAu programme : présentations\, démonstrations ! \nInscriptions à https://tinyurl.com/greyc2024 \nConsultez le programme \n \n 
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SUMMARY:Kévin Atighehchi - Untargeted Near-collision Attacks on 2FA Biometric Systems
DESCRIPTION:Un système de reconnaissance biométrique peut fonctionner en mode vérification\, où le système valide l’identité revendiquée par un utilisateur en comparant le modèle fourni avec le modèle enregistré. Les schémas de transformation biométrique produisent généralement des modèles binaires qui sont mieux traités par des schémas cryptographiques\, et la comparaison se base sur une distance qui divulgue des informations sur les similarités entre deux modèles biométriques. Les taux de fausses acceptations (FAR) et de fausses rejets (FRR)\, déterminés expérimentalement par l’ajustement des seuils de reconnaissance\, définissent la précision de la reconnaissance et donc la sécurité du système. À notre connaissance\, peu de travaux fournissent un traitement formel de la sécurité sous un minimum de fuite d’information\, c’est-à-dire le résultat binaire d’une comparaison avec un seuil. Dans cet article\, nous nous appuyons sur la modélisation probabiliste pour quantifier la robustesse des modèles binaires issus de la fusion d’un token pseudo-aléatoire stocké avec une donnée biométrique\, où ces deux facteurs sont fusionnés pour créer un token flou. Nous étudions l’influence de la taille des modèles\, de la taille de la base de données et du seuil sur la probabilité d’une near-collision. Nous mettons en évidence plusieurs attaques non ciblées en considérant des adversaires naïfs et adaptatifs. De manière intéressante\, ces attaques peuvent être lancées en ligne et hors ligne en mode vérification. Nous discutons du choix des paramètres à travers les attaques génériques présentées\, en soulignant que ces attaques ont des implications significatives pour ces systèmes biométriques.
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LOCATION:Sciences 3- S3 351
CATEGORIES:General,News,Safe,Séminaire Cryptologie et sécurité
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