Approche centrée sur les journaux pour la gestion de la conformité et de la confidentialité et de la sécurité dans les processus métiers.

• Auteur / Autrice : Oumaima Rjab
• Direction : Layth Sliman
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2022
• Etablissement(s) : Université Paris-Panthéon-Assas
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences économiques et gestion, sciences de l'information et de la communication (Paris)

Résumé

Malgré les avantages du Process Mining, il existe encore une lacune importante liée aux techniques capables de de traiter et de faire correspondre les traces d'exécution de processus afin d’assurer la conformité et la sécurité et de détecter les menaces et les abus. Cela est dû au manque d’outils et d’algorithmes de découverte de processus capables d'analyser les trances produites pour la sécurité mais aussi et aux problèmes de précision et l’incomplétude des données des traces d’exécution (il ne suffit pas d’analyser les traces de l’exécution sans prendre en compte les données liées aux contexte d’exécution et l’environnement réel ou se déroulent les processus). L’objectif visé, dans cette thèse de doctorat, est l’étude relative à l’exploitation massive des données qui reflète le comportement, l’environnement et le contexte d'exécution des processus métiers dans les entreprises. Tout en se basant essentiellement sur la fouille de données, nous souhaitons proposer une technique d'exploration des processus métiers qui est capable de s’attaquer au cadre de sécurité et de conformité d’une variété de processus dans différents domaines notamment financier et judiciaire. La fouille des processus sera consacrée à l'extraction de connaissances à partir de données d'exécution de processus métier, généralement stockées dans les systèmes d’information que les organisations utilisent pour soutenir l'exécution de ces processus.