Bonjour à tous,
La réunion d'équipe de ce jeudi est annulée (7/12).
Il y a une formation TeachingLab la semaine prochaine (14/12) et la soutenance des projets bachelor l'après-midi, je propose donc qu'on décale la réunion à un autre jour. Quelles sont vos dispos ?
https://framadate.org/DdskNRWmpv1mgelf
(on sait déjà que Marc n'est pas là le vendredi donc créneau peu problable).
Bonne après-midi !
pierre
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Bonjour,
Des erreurs à corriger rapidement svp, en fin de mail.
Priorités aux articles à partir de 2012.
Merci d'avance,
Bonne journée,
Théo
* il manque le champ "lrdeteam" dans ces entrées :
[cid:a5d1f0e8-b81f-4064-9104-dcf92ed72efb]
* il manque le champ "month" dans ces entrées :
[cid:4971bfb5-148c-4915-98c8-011b53c63207]
* ces entrées n'ont pas de type précis (article, inproceedings, etc.) :
[cid:2e657714-4b02-467a-afc4-8f59ec0d8995]
* ces entrées n'ont pas d'entrée "lrderank" :
[cid:9cbd010c-85c2-452e-bb45-600fdadd8925]
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De : akheireddine <akheireddine(a)lrde.epita.fr>
Envoyé : mercredi 6 décembre 2023 10:45
À : Annonces du LRDE <annonce(a)lrde.epita.fr>
Objet : [Lrde] [Lrde Annonce] Soutenance de thèse de Anissa Kheireddine
Bonjour,
J'ai le plaisir de vous inviter à la soutenance de ma thèse intitulée :
"Contributions au Bounded model-checking basé sur SAT
La soutenance sera présentée en français.
Elle aura lieu le mardi 19 décembre 2023 à partir de 10h00 (heure de
Paris),
en Amphi 401, EPITA, 14-16 Rue Voltaire, 94270 Le Kremlin-Bicêtre.
Vous êtes cordialement invité au pot qui suivra.
Composition du jury:
Rapporteur: Vijay Ganesh, Professeur, GT, Georgia Institute of
Technology.
Rapporteur: Ahmed Bounekkar, Maître de Conférences, ERIC,
Université Claude Bernard Lyon 1.
Examinatrice: Laure Petrucci, Professeure, LIPN, Université Sorbonne
Paris Nord.
Examinatrice: Emmannuelle Encrenaz, Professeure, LIP6, Sorbonne
Université.
Directeur: Souheib Baarir, Enseignant-Chercheur, LRE, EPITA.
Encadrant: Étienne Renault, SiPearl.
Résumé :
Les systèmes informatiques sont devenus omniprésents dans notre vie
quotidienne. Garantir la fiabilité
et la robustesse de ces systèmes est une nécessité absolue. La
Vérification de Modèles (Model Checking)
est l'une des approches dédiées à cette fin. Son objectif est de prouver
l'absence de défaillances ou
d'identifier d'éventuelles erreurs.
Le model checking se décline en plusieurs techniques. Parmi celles-ci,
on trouve la Vérification de
Modèles Bornée (Bounded Model Checking - BMC), une technique qui repose
sur la satisfiabilité
booléenne (SAT). L'idée centrale derrière le BMC est de vérifier qu'un
modèle, limité à des exécutions
bornées par un entier k, satisfait sa spécification, définie comme un
ensemble d'expressions logiques
temporelles. Dans cette approche, les comportements du système sont
exprimés sous forme de problèmes SAT.
Contrairement à d'autres méthodes de vérification formelle, le BMC basé
sur SAT n'est généralement pas
sensible au problème de l'explosion de l'espace d'états, ce qui peut
poser problème lors de la conception
de systèmes impliquant des millions de variables et de contraintes.
Cependant, le compromis réside dans
la complexité temporelle, car les problèmes SAT sont connus pour être
NP-complets.
Au cours des dernières décennies, d'importantes avancées ont été
réalisées dans la résolution séquentielle
de problèmes SAT. Ces développements se sont principalement concentrés
sur l'utilisation d'informations
dynamiques, acquises lors du processus de résolution (par exemple,
l'apprentissage de clauses binaires) ou
d'informations statiques, extraites de la structure inhérente du
problème SAT (par exemple, la structure
en communauté). Toutefois, moins d'attention a été accordée aux
informations structurelles du problème
initial. Par exemple, lorsque qu'un problème BMC est réduit à une
formule booléenne, des données
cruciales sont perdues lors de la traduction. Comme le souligne cette
thèse, la réintégration de ces
informations perdues peut considérablement améliorer le processus de
résolution. Ce travail explore des
moyens d'améliorer la résolution de problèmes BMC basés sur SAT, tant
dans des contextes séquentiels que
parallèles, en exploitant et en valorisant les informations pertinentes
extraites des caractéristiques
inhérentes du problème. Cela peut impliquer l'amélioration
d'heuristiques génériques existantes ou la
décomposition efficace de la formule en partitions.
Cordialement,
Anissa Kheireddine
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Dear Colleagues,
I am pleased to invite you to my upcoming thesis defense titled "Enhancing Detection and Explainability in Cybersecurity: A Shift from Machine Learning to Graph Learning." The event is scheduled for Wednesday, 24 January, at 9:00 AM, at the CRBS auditorium, 1 rue Eugène Boeckel, 67000 Strasbourg. This is a prospective date conditioned to the positive evaluation of thesis reviewers.
Jury Members:
Rapporteurs: Mr. Hervé Debar (Prof., Télécom Sud Paris, Evry) and Ms Valeria Loscri (Prof., INRIA, Lille)
Examiners: Mr. Marc-Oliver Pahl (Prof., IMT Atlantique, Rennes), Ms. Anne Jeannin-Girardin (McF HDR, ICube, Strasbourg), Mr. Martin Husak (Dr., Masaryk University, Czech Republic), Ms. Cristel Pelsser (Prof., UCLouvain, Belgium)
Supervisors: Mr. PARREND Pierre (Prof., EPITA Strasbourg, ICube, Strasbourg), Mme DERUYVER Aline (McF HDR, Université de Strasbourg, ICube, Strasbourg), and Mr. Amhaz Rabih (Dr., ICAM-Strasbourg-Europe, ICube, Strasbourg)
Summary: This thesis focuses on transitioning from traditional machine learning to graph learning in cybersecurity, a crucial shift for representing complex data connections in cyberattacks. However, a key challenge lies in making the graph learning process explainable for cyberattack detection, which is critical for explaining the reason behind the detection and building trust among security analysts. To address this, the research contributes in three main areas. First, it introduces the ComGLSec workflow, a benchmarking process to evaluate graph learning methods based on their performance and inductivity in detecting cyberattacks. Second, it addresses the explainability challenges in graph learning by developing the Inductive GNNExplainer model for topological elucidation of attack detections and the GraphSecLearn library to enhance the contextuality in graph representations of cyberattack patterns. Lastly, the thesis proposes the XAIMetrics Framework for assessing explainability in machine learning, incorporating novel metrics to evaluate various aspects of explainability in the data analysis chain. This comprehensive approach improves understanding and trust in cybersecurity analysis and lays a foundational groundwork for extending these metrics to graph learning, highlighting significant advancements in the field.
Keywords: Graph Learning, Explainability, Cybersecurity, Machine Learning, IoT, Benchmarking, Connected Attack Graphs, Event Graphs, Explainability Metrics.
To help us prepare adequately, kindly confirm your attendance by completing this short survey: https://evento.renater.fr/survey/participation-a-la-soutenance-de-these-ama….
Looking forward to your attendance!
Best Regards,
Amani
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Salut à tous,
Avec un peu de retard je vous transmets les infos de la réunion des resp d'équipe d'hier :
* Tout les ECs doivent participer à l'encadrement de 42sh: Positionnez-vous !
* Préparation des primes incitatives sur publication (sont concernées: publis rang A, B): mettez à jour le .bib (format OK et DOI inclus) !
* note de Théo : regardez comment sont formées les autres entrées + n'oubliez pas les DOI
* Demandes de TT ou absences de dernière minute: de manière exceptionnelle OK, mais pas de manière répétée - si vous avez un paquet à recevoir, faites vous livrer à l'école
* Si vous êtes en TT: vous devez être joignable (pers support: être réactif de suite)
++,
Pierre
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Pierre PARREND
LRE - Laboratoire de Recherche de l'EPITA - Directeur Adjoint
Resp Equipe Sécu-Systèmes
Professeur HDR
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