Thèse soutenue

Formalisation et applications des réseaux de neurones à la sécurisation d'applications mobiles 3D

FR  |  
EN
Auteur / Autrice : Paul Irolla
Direction : Éric FiliolJean-Philippe Deslys
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Recherche clinique, innovation technologique, santé publique
Date : Soutenance le 19/12/2018
Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Signalisations et réseaux intégratifs en biologie (Le Kremlin-Bicêtre, Val-de-Marne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de biologie François Jacob (2017-....) - Confiance numérique et sécurité (Laval, Mayenne)
établissement opérateur d'inscription : Université Paris-Sud (1970-2019)
Jury : Président / Présidente : Maroun Chamoun
Examinateurs / Examinatrices : Éric Filiol, Jean-Philippe Deslys, Maroun Chamoun, Ludovic Apvrille, Antonella Santone, Akka Zemmari
Rapporteurs / Rapporteuses : Ludovic Apvrille, Antonella Santone

Résumé

FR  |  
EN

Ce travail de thèse fait partie du projet 3D NeuroSecure. C'est un projet d'investissement d'avenir, qui vise à développer une solution de collaboration sécurisée pour l'innovation thérapeutique appliquant les traitements de haute performance (HPC) au monde biomédical. Cette solution donnera la possibilité pour les experts de différents domaines de naviguer intuitivement dans l'imagerie Big Data avec un accès via des terminaux mobile. La protection des données contre les fuites de données est primordiale. En tant que tel, l'environnement client et les communications avec le serveur doivent être sécurisé. Nous avons concentré notre travail sur le développement d'une solution antivirale sur le système d'exploitation Android. Nous avons promu la création de nouveaux algorithmes, méthodes et outils qui apportent des avantages par rapport à état de l'art, mais plus important encore, qui peuvent être utilisés efficacement dans un contexte de production. C'est pourquoi, ce qui est proposé ici est souvent un compromis entre ce qui peut théoriquement être fait et son applicabilité. Les choix algorithmiques et technologiques sont motivés par une relation entre efficacité et performance. Cette thèse contribue à l'état de l'art dans les domaines suivants:Analyse statique et dynamique d'applications Android, web crawling d'application.Tout d'abord, pour rechercher des fonctions malveillantes et des vulnérabilités, il faut concevoir les outils qui extraient des informations pertinentes des applications Android. C'est la base de toute analyse. En outre, tout algorithme de classification est toujours limité par la qualité discriminative des données sous-jacentes. Une partie importante de cette thèse est la la conception d'outils d'analyse statique et dynamique efficientes, telles qu'un module de reverse engineering, un outil d'analyse de communication, un système Android instrumenté.Algorithme d'initialisation, d'apprentissage et d'anti-saturation pour réseau de neurones.Les réseaux de neurones sont initialisés au hasard. Il est possible de contrôler la distribution aléatoire sous-jacente afin de réduire l'effet de saturation, le temps de l'entrainement et la capacité à atteindre le minimum global. Nous avons développé une procédure d’initialisation qui améliore les résultats par rapport à l'état del'art. Nous avons aussi adapté l'algorithme ADAM pour prendre en compte les interdépendances avec des techniques de régularisation, en particulier le Dropout. Enfin, nous utilisons techniques d'anti-saturation et nous montrons qu'elles sont nécessaires pour entraîner correctement un réseau neuronal.Un algorithme pour représenter les sous-séquences communes à un groupe de séquences.Nous proposons un nouvel algorithme pour construire l'AntichaineEnglobante des sous-séquences communes. Il est capable de traiter et de représenter toutes les sous-séquences d'un ensemble de séquences. C'estun outil qui permet de caractériser de manière systématique un groupe de séquence. Cet algorithme est une nouvelle voie de recherche verscréation automatique de règles de détection de famille de virus.