Two Decades of Applied AI: A Research Journey Through Security, Networks, and Language
Notice bibliographique
Résumé
This keynote traces a two-decade research journey at the intersection of machine learning, cybersecurity, human interaction, and natural language processing, shaped by the evolution of AI methods and their application to real-world challenges. While rooted in Dr. Vargas Martin’s research, the talk reflects more broadly on how AI has matured as a powerful enabler of scientific inquiry and system design across domains. The journey began in 2006 with statistical learning techniques for detecting child sexual abuse material in network traffic, an early demonstration of AI in support of digital safety. In 2011, neural networks were applied to predict learner behaviour in digital environments, paving the way for future user modeling efforts. By 2015, the focus shifted to detecting covert side-channel communication in wireless and mobile ad hoc networks, where machine learning uncovered hidden signaling patterns within low-level protocols. From 2018 to 2022, the research moved increasingly toward human-centered security, investigating password memorability and later generating resilient authentication data using adversarial learning and pre-trained language models. In parallel, new directions emerged in affective computing, including the modeling of artificial empathy in clinical companion robots with privacy-by-design principles (2021), and the development of emotion recognition systems for social robots (2022). Most recently, the work has returned to foundational NLP problems, including enhanced sentence-wise text segmentation using transformer models (2024) and the application of large language models to detect cryptographic misuse in software systems (2025). Throughout this arc, machine learning has remained a constant, not merely as a method, but as a lens through which to interpret, model, and shape intelligent, secure, and human-aware systems. This talk will explore that continuum, situating past projects within the evolving landscape of AI and drawing lessons for future interdisciplinary research in the spirit of the SNPD community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,027 |
| Communication savante | 0,016 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».