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SUMMARY:Chafiq Titouna - Securing Unmanned Aerial Systems against cyber-attacks (GPS spoofing & False Data Injection).
DESCRIPTION:The use of unmanned aerial vehicles (UAVs) or drones in military and civilian applications has exponentially increased over the last decade. Military applications include inspection and patrol\, surveillance\, reconnaissance\, and rescue missions. Civilian applications include multimedia shooting\, agricultural monitoring\, meteorological monitoring\, disaster detection\, traffic control\, and delivery services. Several technical advances in design\, control\, and automation have been made over the last two decades; however\, the security aspect of UAVs has been largely overlooked. UAVs can be subject to various cyber-attacks\, such as GPS spoofing and False Data Injection (FDI)\, which can impact the safety of civilians and airspace.\nIn this talk\, we will present two techniques for detecting the previous attacks. Firstly\, we will describe the unmanned aerial system (UAS) and some types of threats/vulnerabilities. Then\, we will present in detail our proposals including the preliminary results. Finally\, we will conclude this talk with some future works. \n  \nVISIO : https://webconference.unicaen.fr/b/mor-7jm-rcy
URL:https://www.greyc.fr/event/chafiq-titouana-securing-unmanned-aerial-systems-against-cyber-attacks-gps-spoofing-false-data-injection/
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CATEGORIES:Séminaire Cryptologie et sécurité
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SUMMARY:Khaled Hamouid - Security and Privacy in IoT Based Networks
DESCRIPTION:The vision of Internet of Things (IoT) is to provide a ubiquitous environment that integrates a wide range of heterogeneous objects with communication\, computing and/or sensing capabilities (e.g. sensors in the road\, RFID tags\, smart devices\, vehicles\, house appliances\, etc). These objects can interact with users and among themselves\, by forming opportunistic networks or by relying on underlying infrastructure\, in a seamless fashion to provide context-aware and ubiquitous services. These networks have emerged as an ecosystem that can provide new smart services and products in several application areas such as e-health\, smart transport\, smart cities\, IoV\, etc. Unfortunately\, IoT also comes with new challenges in terms of security and privacy. Trust Management plays a key role for trustworthy services and reliable information provided by connected objects which are deployed in heterogeneous\, unsecure and uncontrolled environment. Additionally\, the IoT currently has billions of connected objects that generate and share large amounts of data which may include personal information\, hence giving rise to serious privacy concerns. It is particularly challenging to protect the privacy of users in an IoT environment\, when objects’ identities could be traceable and linkable to real owners and their personal information (e.g. location\, health data\, personal preferences\, etc.)\, especially with current identity management solutions such as RFID\, NFC\, etc. In this talk\, I will first present a scalable and efficient decentralized trust establishment approach in an IoT environment. Then\, I will present a privacy-preserving authentication solution for dynamic wireless charging systems of electric vehicles in IoV. \n  \nVisio : https://webconference.unicaen.fr/b/mor-7jm-rcy
URL:https://www.greyc.fr/event/khaled-hamouid-security-and-privacy-in-iot-based-networks/
LOCATION:En distanciel
CATEGORIES:Séminaire Cryptologie et sécurité
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SUMMARY:Matthieu Dien - Combinatoire Analytique : de la théorie à la pratique
DESCRIPTION:À partir d’une description formelle de la famille d’objets étudiés (mots\, arbres\, graphes\, etc)\,\nl’objectif de la combinatoire analytique est d’obtenir de manière automatique :\n– des résultats sur la forme « typique » des objets (degré moyen d’un sommet dans un graphe\, probabilité de trouver un motif dans un mot de tel langage\, etc)\n– des algorithmes efficaces de génération aléatoire\nNous verrons des applications de cette méthodologie à différentes problématiques informatiques :\nalgorithmique du texte\, réseaux bayésiens\, théorie de la concurrence\, génération de tests unitaires\, etc.
URL:https://www.greyc.fr/event/matthieu-dien-combinatoire-analytique-de-la-theorie-a-la-pratique/
LOCATION:Sciences 3- S3 351
CATEGORIES:Séminaire Cryptologie et sécurité
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SUMMARY:Séminaire ALGO : Ionona Ranaivoson (GREYC)  "Les graphes série-parallèles scrutés à travers des trous".
DESCRIPTION:Résumé :\n\nIdée directrice : certains problèmes sur un graphe pourraient être facilités par la connaissance de relations d’adjacence entre des cycles de ce graphe. Mais\, le nombre de cycle d’un graphe G étant\, en général\, exponentiel par rapport à sa taille\, nous allons plutôt étudier des relations d’adjacence entre les éléments de bases particulières de cycles de G\, dont les éléments sont des trous (ou cycles sans cordes)\, appelées couvertures par trous de G.\nDans un premier temps\, nous définissons\, pour tout graphe non orienté G\, ce qu’est « une couverture par trous ». Puis nous associons à chaque couverture C par trous de G un graphe particulier\, appelé « graphe réduit d’adjacence des trous »\, dont les sommets sont des trous et des chemins de G\, décrivant les adjacences entre les éléments de C.\nComme application\, nous donnerons une nouvelle caractérisation des SP-graphes (graphes série-parallèles) et sous-classes (graphes extra-planaires) à l’aide de graphes réduits d’adjacence de trous. 
Puis\, à l’aide de cette caractérisation\, nous revisiterons des problèmes de SP-graphes\, dont :\n–  une coloration gloutonne (le choix de la couleur d’un sommet est pris localement) et optimale de SP-graphes (avec 2 couleurs si 2-colorable et avec 3 couleurs sinon);\n–  la reconnaissance de SP-graphes et de ses sous-classes;\n–  l’isomorphisme de graphes et l’isomorphisme de sous-graphes pour les graphes extra-planaires\, etc.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-algo-ionona-ranaivoson-greyc-les-graphes-serie-paralleles-scrutes-a-travers-des-trous/
LOCATION:Sciences 3- S3 351
CATEGORIES:Amacc,General,Séminaire Algo
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SUMMARY:Séminaire IMAGE : "Régularisation spatiale par variation totale sur graphe dans une architecture d’apprentissage profond" (X. Hoarau)
DESCRIPTION:Titre :  \nRégularisation spatiale par variation totale sur graphe dans une architecture d’apprentissage profond \nOrateur :  \nXavier Hoarau \nRésumé : \nNotre objectif est d’intégrer un algorithme réalisant une régularisation spatiale par variation totale\nà l’intérieur d’une architecture d’apprentissage profond. En effet\, il existe des applications ou le résultat\nattendu est régulier spatialement\, par exemple\, la segmentation sémantique d’image est composée en\nsortie de région constante (chaque objet étant représenté par un ensemble de pixels voisin). La\nrégularisation par variation totale a donc pour objectif de minimiser la variation du résultat entre chaque\npixel voisin dans une image\, ou nœud dans un graphe. En plus d’intégrer cet algorithme à l’architecture\,\nnous espérons pouvoir apprendre ses hyperparamètres\, dans notre cas nous travaillons sur un graphe et\nles hyperparamètre sont les poids des arêtes de ce graphe.\nNous avons donc commencé par travailler sur des algorithmes de segmentation sémantique\, en\nparticulier nous avons commencé par un réseau de Convolution encodeur-décodeur\, similaire au Seg_net\nou U_net. Jusqu’alors la régularisation par variation totale ajoutée à ce type de système se faisait soit par\nun post traitement ou dans la Loss par un terme de régularisation.\nNotre objectif est donc de déplacer la régularisation en la faisant au cours de l’inférence. Nous\navons choisi le solveur Cut_Pursuit développé par G. Obozinski\, L. Landrieu and H. Raguet\, il permet un\ncalcul rapide et donne directement un résultat sous forme de composante connexe constante. De plus\, le\ncalcul du gradient de ce type de fonction est possible ce qui rend possible la back propagation et enfin il est\nfait pour travailler sur un graphe quelconque ce qui permettra ensuite de l’adapter à d’autres type de\ndonnées.\nNous étudions en premier exemple des images satellitaires et des données synthétiques\, en\ncherchant dans quelle situation notre solution donne des résultats intéressants\, c’est-à-dire des structures\ndans la répartition des poids pour ensuite chercher les hyperparamètres donnant les meilleurs résultats en\nfonction de la situation.\nUne fois cet exemple étudié nous voulons l’étendre à d’autres type de donnée\, en 3D par exemple\,\nou à d’autres type de tache.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-image-regularisation-spatiale-par-variation-totale-sur-graphe-dans-une-architecture-dapprentissage-profond-x-hoarau/
LOCATION:ENSICAEN – Batiment F – Salle F-200\, 6 Bd Maréchal Juin\, Caen\, 14050\, France
CATEGORIES:General,Image,Seminaire Image
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