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[Docs.paris] [Docs] [Doctorants] [Current] à propos des JO, du TT, et des congés estivaux

by Thierry Geraud

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 ______________________ Current mailing list -- current(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/current.ml.lre.epita.fr// ______________________ Doctorants mailing list -- doctorants(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/doctorants.ml.lre.epita.fr// ______________________ Docs mailing list -- docs(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/docs.ml.lre.epita.fr// ______________________ Docs.paris mailing list -- docs.paris(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/docs.paris.ml.lre.epita.fr//

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[Docs.paris] [Docs] [Doctorants] [Current] Fw: [ner-for-historical-docs] Rappel et lien visio pour séminaire S. Tarride demain (28 mars 2024)

by Joseph Chazalon

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 ______________________ Current mailing list -- current(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/current.ml.lre.epita.fr// ______________________ Doctorants mailing list -- doctorants(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/doctorants.ml.lre.epita.fr// ______________________ Docs mailing list -- docs(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/docs.ml.lre.epita.fr// ______________________ Docs.paris mailing list -- docs.paris(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/docs.paris.ml.lre.epita.fr//

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[Docs.paris] [Paris] TR: Demande de stage en seconde

by Thierry Geraud

Quelqu'un d'intéressé ? ________________________________ De : Service RH EPITA <rh(a)epita.fr> Envoyé : lundi 25 mars 2024 17:31 À : valentin seux <valentin.seux(a)epita.fr>; bashar dudin <bashar.dudin(a)epita.fr>; Thierry Geraud <thierry.geraud(a)epita.fr>; Claudine Cavatorta <Claudine.Cavatorta(a)epita.fr>; christophe boullay <christophe.boullay(a)epita.fr> Objet : TR: Demande de stage en seconde Bonjour, J’espère que vous allez bien ! ?? L’un.e d’entre vous serait-il ouvert.e à accueillir ce jeune homme pour un stage d’observation de deux semaines ? N’hésitez pas à revenir vers moi si c’est le cas ?? Bonne journée ! Cordialement, [cid:image001.png@01DA7EDA.38C36230]<https://www.epita.fr/> Inès DA FONTE Chargée RH 01 84 07 16 09 [cid:image002.png@01DA7EDA.38C36230]<https://www.facebook.com/epita/> [cid:image003.png@01DA7EDA.38C36230] <https://www.instagram.com/epita.national/> [cid:image004.png@01DA7EDA.38C36230] <https://www.linkedin.com/school/epita-ecole-ingenieurs-informatique> [cid:image005.png@01DA7EDA.38C36230] <https://twitter.com/epita> [cid:image006.png@01DA7EDA.38C36230] <https://www.epita.fr/> [cid:image007.png@01DA7EDA.38C36230] <https://www.youtube.com/channel/UC33NtVL7bStj4FmWeIstKqg> [cid:image008.png@01DA7EDA.38C36230] De : Delphine Moulin <delphine.moulin(a)gmail.com> Envoyé : lundi 25 mars 2024 16:33 À : Service RH EPITA <rh(a)epita.fr> Objet : Demande de stage en seconde Bonjour, Je me permets de vous envoyer la candidature de notre fils Andrea Moulin actuellement en classe de seconde. Cette année, il a fait le choix des spécialités: mathématiques, NSI et physique pour intégrer post bac une école d'ingénieur. Suite aux portes ouvertes que nous avons faites, il aimerait beaucoup être admis à l' Epita, spécialisée en informatique et plus particulièrement la cybersécurité. Pour son stage de seconde, ce serait l'occasion pour lui à travers votre école de découvrir ces matières, les métiers à venir et votre campus. La période de stage pour les secondaires est du 17 au 28 juin Je vous fais suivre son CV Et vous remercie par avance pour votre réponse Bien à vous Delphine Moulin ______________________ Paris mailing list -- paris(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/paris.ml.lre.epita.fr// ______________________ Docs.paris mailing list -- docs.paris(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/docs.paris.ml.lre.epita.fr//

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[Docs.paris] [Docs] [Doctorants] [Current] Flyer LRE

by Elodie Puybareau

Bonjour, Comme annoncé pendant la réu, vous trouverez le lien du flyer et du hedgedoc. Voilà le lien du Flyer https://epitafr.sharepoint.com/:b:/s/LRE_Direction/EeaTf6ddAMpCnDxESH8-IGQB… Et le lien du Hedgedoc pour y mettre toutes vos remarques : https://hedgedoc.lre.epita.fr/reH5JuUZQ6KvWYNPbGT-xQ Bonne journée -- Elodie Puybareau Enseignante Chercheure // Assistant Professor LRE, EPITA 24, rue Pasteur 94270 Le Kremlin-Bicêtre ______________________ Current mailing list -- current(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/current.ml.lre.epita.fr// ______________________ Doctorants mailing list -- doctorants(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/doctorants.ml.lre.epita.fr// ______________________ Docs mailing list -- docs(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/docs.ml.lre.epita.fr// ______________________ Docs.paris mailing list -- docs.paris(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/docs.paris.ml.lre.epita.fr//

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[Docs.paris] [Docs] [Doctorants] [Séminaire Sécurité/ Systèmes - Jeudi 04/04 à 14h30] Raphaël Joud, "Analyses Side Channel contre la Confidentialité des modèles de Deep Learning Embarqués""

by Ghada Gharbi

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 ________________________________________________________________________________ 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…> ID de réunion : 366 862 938 667 Code secret : v6q2tj ________________________________ Pour les organisateurs : Options de réunion<https://teams.microsoft.com/meetingOptions/?organizerId=9a220f60-43fb-406a-…> | Réinitialiser le code confidentiel de participation<https://dialin.teams.microsoft.com/usp/pstnconferencing> [cid:b3bc0f80-e4ba-4608-a7f5-f5686177391b]<https://www.epita.fr/> Ghada GHARBI Enseignante - Chercheure EPITA Toulouse [cid:2f7c886c-0234-4bf3-b78c-3d2e66feb6da]<https://www.facebook.com/epita/> [cid:e3a819a8-c591-42a0-964c-9ded6b6dc12c] <https://www.instagram.com/epita.national/> [cid:d0caad79-ccc3-49d6-85b5-a89b97a8deb5] <https://www.linkedin.com/school/epita-ecole-ingenieurs-informatique> [cid:5820090a-e5d4-43b2-ab14-526487d91282] <https://twitter.com/epita> [cid:ea58d222-9145-4534-9df3-0c3cdad74d5a] <https://www.epita.fr/> [cid:4521b6d3-f2dd-4074-a3b7-916c693e943c] <https://www.youtube.com/channel/UC33NtVL7bStj4FmWeIstKqg> ______________________ Doctorants mailing list -- doctorants(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/doctorants.ml.lre.epita.fr// ______________________ Docs mailing list -- docs(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/docs.ml.lre.epita.fr// ______________________ Docs.paris mailing list -- docs.paris(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/docs.paris.ml.lre.epita.fr//

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[Docs.paris] [Docs] [Doctorants] Annulé : [Séminaire Sécurité/ Systèmes - Jeudi 04/04 à 14h30] Raphaël Joud, "Analyses Side Channel contre la Confidentialité des modèles de Deep Learning Embarqués""

by Ghada Gharbi

______________________ Doctorants mailing list -- doctorants(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/doctorants.ml.lre.epita.fr// ______________________ Docs mailing list -- docs(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/docs.ml.lre.epita.fr// ______________________ Docs.paris mailing list -- docs.paris(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/docs.paris.ml.lre.epita.fr//

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[Docs.paris] [Docs] [Doctorants] [Séminaire Sécurité/ Systèmes - Jeudi 04/04 à 14h30] Raphaël Joud, "Analyses Side Channel contre la Confidentialité des modèles de Deep Learning Embarqués""

by Ghada Gharbi

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 ________________________________________________________________________________ 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…> ID de réunion : 366 862 938 667 Code secret : v6q2tj ________________________________ Pour les organisateurs : Options de réunion<https://teams.microsoft.com/meetingOptions/?organizerId=9a220f60-43fb-406a-…> | Réinitialiser le code confidentiel de participation<https://dialin.teams.microsoft.com/usp/pstnconferencing> ________________________________________________________________________________ ______________________ Doctorants mailing list -- doctorants(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/doctorants.ml.lre.epita.fr// ______________________ Docs mailing list -- docs(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/docs.ml.lre.epita.fr// ______________________ Docs.paris mailing list -- docs.paris(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/docs.paris.ml.lre.epita.fr//

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[Docs.paris] [Docs] [Doctorants] [Séminaire Sécurité/ Systèmes - Jeudi 04/04 à 14h30] Raphaël Joud, "Analyses Side Channel contre la Confidentialité des modèles de Deep Learning Embarqués""

by Ghada Gharbi

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 ________________________________________________________________________________ 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_Zjk0Y2ZhMGUtYTE2ZC00…> ID de réunion : 336 164 718 883 Code secret : bJvW8E ________________________________ Pour les organisateurs : Options de réunion<https://teams.microsoft.com/meetingOptions/?organizerId=9a220f60-43fb-406a-…> | Réinitialiser le code confidentiel de participation<https://dialin.teams.microsoft.com/usp/pstnconferencing> ________________________________________________________________________________ ______________________ Doctorants mailing list -- doctorants(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/doctorants.ml.lre.epita.fr// ______________________ Docs mailing list -- docs(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/docs.ml.lre.epita.fr// ______________________ Docs.paris mailing list -- docs.paris(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/docs.paris.ml.lre.epita.fr//

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[Docs.paris] [Docs] [Doctorants] [Séminaire Sécurité/ Systèmes - Jeudi 04/04 à 14h30] Raphaël Joud, "Analyses Side Channel contre la Confidentialité des modèles de Deep Learning Embarqués""

by Ghada Gharbi

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 ________________________________________________________________________________ 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…> ID de réunion : 366 862 938 667 Code secret : v6q2tj ________________________________ Pour les organisateurs : Options de réunion<https://teams.microsoft.com/meetingOptions/?organizerId=9a220f60-43fb-406a-…> | Réinitialiser le code confidentiel de participation<https://dialin.teams.microsoft.com/usp/pstnconferencing> ________________________________________________________________________________ ______________________ Doctorants mailing list -- doctorants(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/doctorants.ml.lre.epita.fr// ______________________ Docs mailing list -- docs(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/docs.ml.lre.epita.fr// ______________________ Docs.paris mailing list -- docs.paris(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/docs.paris.ml.lre.epita.fr//

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[Docs.paris] [Docs] [Doctorants] [Séminaire Sécurité/ Systèmes - Jeudi 04/04 à 14h30] Raphaël Joud, "Analyses Side Channel contre la Confidentialité des modèles de Deep Learning Embarqués""

by Ghada Gharbi

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 ________________________________________________________________________________ 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_Zjk0Y2ZhMGUtYTE2ZC00…> ID de réunion : 336 164 718 883 Code secret : bJvW8E ________________________________ Pour les organisateurs : Options de réunion<https://teams.microsoft.com/meetingOptions/?organizerId=9a220f60-43fb-406a-…> | Réinitialiser le code confidentiel de participation<https://dialin.teams.microsoft.com/usp/pstnconferencing> ________________________________________________________________________________ ______________________ Doctorants mailing list -- doctorants(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/doctorants.ml.lre.epita.fr// ______________________ Docs mailing list -- docs(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/docs.ml.lre.epita.fr// ______________________ Docs.paris mailing list -- docs.paris(a)ml.lre.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/postorius/lists/docs.paris.ml.lre.epita.fr//

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