Erra Robert

Malware Data Science: Attack Detection and Attribution / Deep Learning with Python

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.

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.

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)...

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.