Introduction au dossier : Machine learning et sécurité

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HS n°
Numéro
18
Mois de parution
novembre 2018
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Résumé

Se promener au FIC 2018 permettait de se rendre compte, jusqu’à la nausée, qu’un invité de marque était présent sur pas mal de stands : le Machine Learning (ML)...


... catalogué comme une technologie de rupture par le MIT. Alors le ML est une révolution ? Est-ce réservé aux GAFAM ? Faut-il une armée d’ordinateurs et un doctorat en mathématiques pour calculer votre premier réseau de neurones ?

Un peu d’histoire : le CRAY I (années 70) affichait 160 millions d’opérations...

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Machine Learning : un (rapide) tour d’horizon

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HS n°
Numéro
18
Mois de parution
novembre 2018
Spécialité(s)
Résumé

Le Machine Learning (ML) qu’on peut traduire par apprentissage automatique ou apprentissage machine (ou encore apprentissage statistique il y a encore quelques années) est catalogué comme une des 10 technologies de rupture par la Technology Review, célèbre revue du MIT. Devenue une expression fétiche il semble qu’aucun domaine ne va y échapper et il était inévitable que la sécurité s’y intéresse, reste à le faire de manière intelligente. Nous nous proposons dans cet article de faire un tour d’horizon des possibilités qu’offre le ML. Cet article devrait vous aider à faire vos premiers pas, à comprendre plus facilement les articles de ce hors-série et enfin, à permettre au lecteur d’évaluer l’intérêt d’une solution de sécurité qui se vante de faire du ML.

Entretien avec Julien Cornebise, expert en Machine Learning

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Numéro
18
Mois de parution
novembre 2018
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Julien Cornebise est un expert francophone du Machine Learning qui a été l’un des premiers chercheurs de DeepMind, entreprise connue pour avoir notamment développé AlphaGo (une IA qui battra les meilleurs joueurs de Go au monde). Il a accepté de répondre à nos questions afin de nous faire découvrir le parcours d’un chercheur en Machine Learning.

Graphes géants creux : comment définir le centre du Web

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Numéro
18
Mois de parution
novembre 2018
Spécialité(s)
Résumé

Les graphes, composés de sommets et d’arêtes sont des objets communs en mathématiques (et indispensables) en informatique. Lorsqu’on veut manipuler des graphes de plusieurs centaines de millions de sommets, voire de plusieurs milliards de sommets, comme le graphe du web (ou un sous-ensemble) ou le graphe de certains réseaux sociaux, les choses se compliquent singulièrement : la plupart des algorithmes « académiques » se heurtent au « mur » de la complexité en temps (voire en espace), que nous appellerons le mur du « Big Data ». Tout algorithme dont la complexité est de l’ordre de O(n³) ou même de l’ordre de O(n²) est en fait inutilisable en pratique (ou très coûteux) dès lors que n, le nombre de sommets, dépasse (disons) le milliard. Il faut alors suivre d’autres stratégies. Il faut par exemple accepter de ne pouvoir calculer qu’une approximation même si dans certains cas, cette approximation peut en fait être la valeur exacte.

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Cryptographie : débuter par la pratique grâce à picoCTF

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L’apprentissage de la cryptographie n’est pas toujours évident lorsqu’on souhaite le faire par la pratique. Lorsque l’on débute, il existe cependant des challenges accessibles qui permettent de découvrir ce monde passionnant sans avoir de connaissances mathématiques approfondies en la matière. C’est le cas de picoCTF, qui propose une série d’épreuves en cryptographie avec une difficulté progressive et à destination des débutants !

Game & Watch : utilisons judicieusement la mémoire

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Au terme de l'article précédent [1] concernant la transformation de la console Nintendo Game & Watch en plateforme de développement, nous nous sommes heurtés à un problème : les 128 Ko de flash intégrés au microcontrôleur STM32 sont une ressource précieuse, car en quantité réduite. Mais heureusement pour nous, le STM32H7B0 dispose d'une mémoire vive de taille conséquente (~ 1,2 Mo) et se trouve être connecté à une flash externe QSPI offrant autant d'espace. Pour pouvoir développer des codes plus étoffés, nous devons apprendre à utiliser ces deux ressources.

Raspberry Pi Pico : PIO, DMA et mémoire flash

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Le microcontrôleur RP2040 équipant la Pico est une petite merveille et malgré l'absence de connectivité wifi ou Bluetooth, l'étendue des fonctionnalités intégrées reste très impressionnante. Nous avons abordé le sujet du sous-système PIO dans un précédent article [1], mais celui-ci n'était qu'une découverte de la fonctionnalité. Il est temps à présent de pousser plus loin nos expérimentations en mêlant plusieurs ressources à notre disposition : PIO, DMA et accès à la flash QSPI.

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Vous désirez apprendre le langage Python, mais ne savez pas trop par où commencer ? Cette liste de lecture vous permettra de faire vos premiers pas en découvrant l'écosystème de Python et en écrivant de petits scripts.
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La base de tout programme effectuant une tâche un tant soit peu complexe est un algorithme, une méthode permettant de manipuler des données pour obtenir un résultat attendu. Dans cette liste, vous pourrez découvrir quelques spécimens d'algorithmes.
10 article(s) - ajoutée le 01/07/2020
À quoi bon se targuer de posséder des pétaoctets de données si l'on est incapable d'analyser ces dernières ? Cette liste vous aidera à "faire parler" vos données.
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