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Record W2905606518

Détection d'intrusion sur les objets connectés par analyse comportementale

2018· article· fr· W2905606518 on OpenAlexaboutno aff
Robin Gassais

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicNetwork Security and Intrusion Detection
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Je tient tout d'abord à remercier le professeur Michel Dagenais qui a supervisé ce projet de recherche.La confiance et l'autonomie qu'il m'a accordées, son soutien constant, la qualité de son suivi et sa rapide compréhension des défis techniques auxquels j'ai été confronté m'ont été très précieux tout au long de cette maîtrise.Je le remercie des moyens matériels qu'il a su mettre rapidement à ma disposition lorsque j'en avais besoin.Je remercie également le professeur José Fernandez, qui a co-dirigé ce projet de recherche.Sa capacité à vulgariser des concepts avancés de sécurité informatique et son expertise dans ce domaine m'ont grandement inspiré dans mon travail.Je tiens également à remercier mes parents, qui m'ont permis de mener à bien mes études même à l'autre bout de la Terre.Ils m'ont toujours accompagné dans la réussite de mes études et ont mis en place un environnement propice à cela.Je remercie également ma compagne, Sophie, qui a eu la patience de m'attendre parfois tard à l'école, qui m'a constamment soutenu durant le projet de recherche mais surtout qui a sû égayer ma vie pendant ces deux belles années.Je souhaite également remercier chaleureusement mes collègues et amis du laboratoire DOR-SAL et du laboratoire SecSI.Ils m'ont donné de précieux conseils techniques et méthodologiques et ont grandement contribué à mon bien-être durant ces dernières années.Merci pour les parties de squash, de badbinton, de wallyball, merci pour les gâteaux et merci pour toutes ces merveilleuses pauses-café.Je remercie également les enseignants qui ont sû attiser ma curiosité pendant mes études.Je n'ai sans doute pas beaucoup compter dans leur vie, mais eux ont certainement joué un rôle déterminant dans la mienne.Enfin, je tiens à souligner la participation financière d'Ericsson, d'EfficiOS, du Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG), de Prompt et de Ciena, qui m'ont permis de mener ce projet à bien.v RÉSUMÉ Alors que la course à l'innovation des fabricants d'objets connectés s'accélère, de plus en plus d'attaques informatiques impliquant de tels objets, ou même les ciblant, sévissent.Ainsi, des campagnes de déni de service distribué comme celle de Mirai ont mis à mal des infrastructures informatiques gigantesques.En outre, le nombre de vulnérabilités découvertes dans l'écosystème des objets connectés ne cesse de grandir.La sécurité physique des utilisateurs d'objet connectés peut également être menacée par l'insécurité de ces plateformes.Dans le même temps, les solutions de sécurité proposées sont souvent spécifiques à un des nombreux protocoles de communication utilisés par les objets intelligents, ou s'appuient sur les caractéristiques matérielles et logicielles d'un type d'objet.De plus, peu de constructeurs permettent des mises à jour des micrologiciels de ces objets, augmentant ainsi les menaces contre les usagers de tels objets.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.008
Threshold uncertainty score0.015

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.251
Teacher spread0.227 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

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