Bonjour,
Glen Pouliquen, doctorant de l'équipe TIRF en CIFRE avec IDnow (et co-encadré par Joseph) présentera son sujet de thèse le lundi 08/04 à 14h.
La présentation aura lieu en salle DG sur le site du KB, et également sur Teams<https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_OTMxOWJkNDctZmQ1ZC00…>
Sujet : Modélisation et vérification de marques visuelles dynamiques sur des captures vidéo de documents
Résumé :
Dans le cadre de l'identification numérique il est demandé de vérifier un document d'identité 100% à distance (procédure dite "Know Your Customer"). Cette tendance à la dématérialisation pour l’enrôlement ou l’authentification à des services critiques soulève de nouvelles problématiques liées à la sécurité et l’accessibilité.
La thèse se concentre sur la vérification des Optically Variable Devices (OVD) ou plus communément appelé "Hologrammes" à l'aide de vidéos capturées par des utilisateurs.
Bien que des méthodes existent déjà, elles nécessitent un processus laborieux d’annotation des données et de modélisation des documents.
Lors de la réunion nous aborderons les points suivants :
- Introduction au domaine de l'identification numérique : une brève présentation du domaine et plus particulièrement de la vérification des hologrammes ;
- Présentation de la méthode "Weakly Supervised Training for Hologram Verification in Identity Documents" : papier qui a été soumis à ICDAR 2024 ;
- Perspectives et idées pour la suite de la thèse.
N'hésitez pas à venir assister à sa présentation !
Bonne journée,
Guillaume
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Bonjour à tous·tes,
Pour votre information (partage avec tous les sites).
Je vous partage le travail de Claire Lecocq qu'elle a présenté lors du CODIR de février et qui concerne les perturbations à venir liées aux JO : [https://res-h3.public.cdn.office.net/assets/mail/file-icon/png/pdf_16x16.png] 20240226 CODIR Impacts JO.pdf<https://epitafr.sharepoint.com/:b:/s/ecs/Eejvyfu8P45MpbVzOaERlA4BgJ5T0b4CZQ…>
La décision prise par la Direction Générale et validée lors de la dernière session du CSE est la suivante (mes commentaires entre parenthèses) :
*
le télétravail n'est pas imposé
(ce qui tombe bien car 1/3 des membres parisiens du LRE auront pas ou peu de difficultés pour venir au KB, et car certains souhaitent venir pour éviter le TT) ;
*
les règles du télétravail sont temporairement relaxées afin que les personnes qui auront des difficultés pour venir au KB puissent faire du TT sur la période totale des JO
(cela concerne 1/3 à 2/3 des membres parisiens du LRE suivant le niveau de ces difficultés individuelles) ;
*
la période de congés imposée du 5 au 18 août (sauf exception motivée et que j'aurais validée), cf. la note de service #54, reste d'actualité
(pour rappel à qui dérogera à cette règle (les exceptions donc) : tout employé doit prendre un congé continu d'au moins 12 jours ouvrables, i.e. 2 semaines de vacances non fractionnées, sur la période du 1er mai au 31 octobre).
Je reste à votre disposition si vous avez des questions.
Bonne après-midi,
Théo
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Bonjour à tous⋅tes,
si jamais ça vous intéresse, je co-organise un petit séminaire demain
midi autour de l'extraction de données structurées dans les documents
anciens. On y parlera de la technique la plus performante à ce jour
pour lire des tableaux manuscrits, à ma connaissance. Il y a un lien
zoom pour y assister à distance.
Bonne journée,
Joseph
Begin forwarded message:
Date: Wed, 27 Mar 2024 10:18:15 +0100
From: Joseph Chazalon <joseph.chazalon(a)lrde.epita.fr>
To: ner-for-historical-docs(a)groupes.renater.fr
Subject: [ner-for-historical-docs] Rappel et lien visio pour séminaire
S. Tarride demain (28 mars 2024)
Chères et chers membres de la liste,
Nous vous rappelons que nous aurons le plaisir d'écouter Solène Tarride
(TEKLIA) demain (jeudi 28 mars) de 12:00 à 13:00.
Voici un résumé des informations pratiques importantes :
Date et heure : jeudi 28 mars de 12:00 à 13:00
Lieu : Maison de la Recherche de Sorbonne Université, 28 rue Serpente,
75006 Paris Salle : S001 au rez de chaussée.
Merci d'indiquer votre présence via ce formulaire pour éviter les
problèmes d'accès :
https://evento.renater.fr/survey/ner-for-historical-docs-participation-au-s…
Visio :
https://univ-eiffel.zoom.us/j/82108329996
Mot de passe : 9SrAWc4b
Déjeuner : le déjeuner n'est PAS pris en charge pour cette séance
Titre et résumé de l'intervention :
"Extraction d'informations structurées dans des documents historiques"
Dans cette présentation, TEKLIA partagera son expérience pratique sur
l'utilisation du modèle DAN (vision encodeur-décodeur) pour
l'extraction d'informations à partir de documents historiques. Je
présenterai des cas d'usage sur des formulaires (PSE-RYZ), des tableaux
(Socface, CICR) et des registres (Esposalles). Nous discuterons des
aspects techniques sur toute la chaîne : l'annotation et la
représentation des documents, les stratégies d'entraînement,
l'estimation de scores de confiance, la prédiction des informations et
de leur localisation grâce au mécanisme d'attention. Enfin, nous
aborderons également les limites de telles architectures, notamment les
hallucinations et les difficultés liées aux mises en page complexes.
En espérant vous recevoir nombreux⋅ses,
Joseph, pour le comité d'organisation
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Bonjour,
Dans le cadre des séminaires de l'équipe Sécurité /Systèmes, nous écouterons sur Teams Raphael Joud, Ingénieur de Grenoble-INP - UGA, jeudi 04/04/2024 à 14h30.
Raphael Joud nous parlera de ses travaux sur "Analyses Side Channel contre la Confidentialité des modèles de Deep Learning Embarqués".
Résumé:
Le déploiement des modèles de Deep Learning (DL) sur des plateformes embarquées prend de plus en plus d’importance. Ces modèles étant amenés à réaliser des tâches et manipuler des données parfois sensibles, leur sécurité doit être assurée, notamment dans le cadre des projets de régulation européens. Cependant, la sécurisation des modèles de DL n’est pas pensée au moment de leur conception et leurs d´déploiements les exposent aux attaques physiques en plus des nombreuses attaques algorithmiques déjà existantes. Cette présentation se concentre sur les menaces visant la confidentialité des modèles de DL exploitant les attaques matérielles, plus spécifiquement les analyses side channel. Les paramètres qui font la spécificité d’un modèle sont ciblés sous l’angle de la fidélité. Ce type de scénario ne se concentre pas seulement sur la performance du modèle victime, mais vise à en obtenir un clone. Tout d’abord, nous ´étudions l’obtention de l’architecture de modèles quantifiés dans un contexte boîte noire restrictif. Ces ´évaluations ont été réalisées en ne s’appuyant que sur des analyses simples de reconnaissance de motifs observés au niveau des ´émanations ´électromagnétiques du circuit. Ensuite, nous nous concentrons sur l’extraction des paramètres d’un modèle de DL implémenté sur un mmicrocontrôleur32 bits (Cortex-M7). En s’appuyant sur une méthode d’extraction itérative, nous mettons en ´évidence plusieurs défis liés à l’extraction complète d’un modèle par analyse side channel. A partir de ces résultats, nous considérons différentes contre-mesures visant à renforcer la confidentialité des modèles embarqués.
Bio :
Ingénieur de Grenoble-INP - UGA, j’ai récemment soutenu ma thèse au sein de l’équipe commune du CEA Leti et Mines Saint-Étienne du département Systèmes et Architectures Sécurisées (SAS) localisé à Gardanne (13). Cette étude portait sur les menaces que représentent les analyses side channel pour la confidentialité de réseaux de neurones profonds embarqués sur microcontrôleurs, et le développement de contremesures adaptées à ces menaces.
Cordialement,
Ghada Gharbi
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Microsoft Teams Besoin d'aide ?<https://aka.ms/JoinTeamsMeeting?omkt=fr-FR>
Rejoindre la réunion maintenant<https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_ODQ5ZGE2NmMtZTY5Yi00…>
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Code secret : v6q2tj
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Ghada GHARBI
Enseignante - Chercheure
EPITA Toulouse
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Bonjour,
Dans le cadre des séminaires de l'équipe Sécurité /Systèmes, nous écouterons sur Teams Raphael Joud, Ingénieur de Grenoble-INP - UGA, jeudi 04/04/2024 à 14h30.
Raphael Joud nous parlera de ses travaux sur "Analyses Side Channel contre la Confidentialité des modèles de Deep Learning Embarqués".
Résumé:
Le déploiement des modèles de Deep Learning (DL) sur des plateformes embarquées prend de plus en plus d’importance. Ces modèles étant amenés à réaliser des tâches et manipuler des données parfois sensibles, leur sécurité doit être assurée, notamment dans le cadre des projets de régulation européens. Cependant, la sécurisation des modèles de DL n’est pas pensée au moment de leur conception et leurs d´déploiements les exposent aux attaques physiques en plus des nombreuses attaques algorithmiques déjà existantes. Cette présentation se concentre sur les menaces visant la confidentialité des modèles de DL exploitant les attaques matérielles, plus spécifiquement les analyses side channel. Les paramètres qui font la spécificité d’un modèle sont ciblés sous l’angle de la fidélité. Ce type de scénario ne se concentre pas seulement sur la performance du modèle victime, mais vise à en obtenir un clone. Tout d’abord, nous ´étudions l’obtention de l’architecture de modèles quantifiés dans un contexte boîte noire restrictif. Ces ´évaluations ont été réalisées en ne s’appuyant que sur des analyses simples de reconnaissance de motifs observés au niveau des ´émanations ´électromagnétiques du circuit. Ensuite, nous nous concentrons sur l’extraction des paramètres d’un modèle de DL implémenté sur un mmicrocontrôleur32 bits (Cortex-M7). En s’appuyant sur une méthode d’extraction itérative, nous mettons en ´évidence plusieurs défis liés à l’extraction complète d’un modèle par analyse side channel. A partir de ces résultats, nous considérons différentes contre-mesures visant à renforcer la confidentialité des modèles embarqués.
Bio :
Ingénieur de Grenoble-INP - UGA, j’ai récemment soutenu ma thèse au sein de l’équipe commune du CEA Leti et Mines Saint-Étienne du département Systèmes et Architectures Sécurisées (SAS) localisé à Gardanne (13). Cette étude portait sur les menaces que représentent les analyses side channel pour la confidentialité de réseaux de neurones profonds embarqués sur microcontrôleurs, et le développement de contremesures adaptées à ces menaces.
Cordialement,
Ghada Gharbi
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Le déploiement des modèles de Deep Learning (DL) sur des plateformes embarquées prend de plus en plus d’importance. Ces modèles étant amenés à réaliser des tâches et manipuler des données parfois sensibles, leur sécurité doit être assurée, notamment dans le cadre des projets de régulation européens. Cependant, la sécurisation des modèles de DL n’est pas pensée au moment de leur conception et leurs d´déploiements les exposent aux attaques physiques en plus des nombreuses attaques algorithmiques déjà existantes. Cette présentation se concentre sur les menaces visant la confidentialité des modèles de DL exploitant les attaques matérielles, plus spécifiquement les analyses side channel. Les paramètres qui font la spécificité d’un modèle sont ciblés sous l’angle de la fidélité. Ce type de scénario ne se concentre pas seulement sur la performance du modèle victime, mais vise à en obtenir un clone. Tout d’abord, nous ´étudions l’obtention de l’architecture de modèles quantifiés dans un contexte boîte noire restrictif. Ces ´évaluations ont été réalisées en ne s’appuyant que sur des analyses simples de reconnaissance de motifs observés au niveau des ´émanations ´électromagnétiques du circuit. Ensuite, nous nous concentrons sur l’extraction des paramètres d’un modèle de DL implémenté sur un mmicrocontrôleur32 bits (Cortex-M7). En s’appuyant sur une méthode d’extraction itérative, nous mettons en ´évidence plusieurs défis liés à l’extraction complète d’un modèle par analyse side channel. A partir de ces résultats, nous considérons différentes contre-mesures visant à renforcer la confidentialité des modèles embarqués.
Bio :
Ingénieur de Grenoble-INP - UGA, j’ai récemment soutenu ma thèse au sein de l’équipe commune du CEA Leti et Mines Saint-Étienne du département Systèmes et Architectures Sécurisées (SAS) localisé à Gardanne (13). Cette étude portait sur les menaces que représentent les analyses side channel pour la confidentialité de réseaux de neurones profonds embarqués sur microcontrôleurs, et le développement de contremesures adaptées à ces menaces.
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