Sécurité des données de capteurs ambiants dans les habitats à l’aide d’autoencodeurs
Bibliographic record
Abstract
Dans ce mémoire, nous visons à implémenter un prototype d’algorithme de cryptographie basé sur les réseaux de neurones. Dans le cadre des travaux sur la reconnaissance d’activités au sein d’habitats intelligents opérés par le LIARA (Laboratoire d’Intelligence Ambiante pour la Reconnaissance d’Activités), une attention est portée de plus en plus sur la protection de la vie privée des individus. En effet pendant longtemps, on a eu affaire à des données de capteurs simples comme les tapis de pressions, les détecteurs électromagnétiques, les détecteurs de mouvement. Comme ces données ne permettent pas d’avoir accès à des informations génériques basiques sur ce qui se déroulait au sein des murs des résidences suivies, l’aspect sécurité occupait une petite place dans les travaux. Dans le cadre d’un projet de déploiement à grande échelle de maisons intelligentes financé par MEDTEQ (le Consortium pancanadien de recherche industrielle et d’innovation en technologies médicales du Québec) et Age-Well (un réseau canadien visant à élaborer des technologies et des services pour le vieillissement en santé) notre équipe explore l’utilisation des réseaux de neurones pour sécuriser les données transmises entre les maisons intelligentes et les serveurs de traitement de données. Afin de bien comprendre nos besoins, il est important de poursuivre cette question cruciale en parallèle avec une étude du potentiel des réseaux de neurones pour remplacer la cryptographie traditionnelle dans l’encodage de données plus complexes. En effet, ces derniers temps, nous avons étudié des capteurs plus informatifs tels que les caméras thermiques, les caméras de profondeurs, les capteurs RFID et les radars à ultra large bande. Ces capteurs ont plus d’informations sur les activités qui se déroulent dans une résidence, mais ils impliquent une plus grande charge de traitement. En conséquence, il semble donc intéressant d’étudier la possibilité d’utiliser une architecture de réseau de neurones artificiels pour encoder localement les données et les décoder à distance afin d’augmenter la sécurité, de réduire les calculs supplémentaires et de diminuer la taille des données à transmettre. En somme, cette étude portera sur l’étude comparative de ces encodages au sein d’habitats intelligents et consistera à mettre en place un système d’encodage de données fonctionnel basé sur des autoencodeurs.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.003 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".