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Mercredi 17 Mai 2017

Mercredi 17 Mai 2017

L’apprentissage profond au service de l’intelligence artificielle pour améliorer la sécurité de l’information


Catherine Paulin, postulante à la maitrise en informatique à l'Université de Moncton et chercheuse au laboratoire LARIHS du campus de Shippagan.
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Catherine Paulin, postulante à la maitrise en informatique à l’Université de Moncton et chercheuse au laboratoire LARIHS du campus de Shippagan (UMCS), a présenté une étude comparative sur les techniques de détection de l’information subversive cachée dans un flot régulier d’information, lors de la 30e Conférence canadienne de génie électrique et informatique qui s’est tenue à Windsor, en Ontario, du 30 avril au 3 mai 2017.

L’article arbitré et publié dans les actes de cette conférence et intitulé « A Comparative Study of Audio/Speech Steganalysis Techniques » présente les résultats d’une partie de son travail de thèse de maitrise supervisée par le professeur Sid Ahmed Selouani, de l’UMCS, et le professeur Éric Hervet, du département d’informatique de l’Université de Moncton. Dans ce travail, Catherine a étudié la capacité de plusieurs techniques d’intelligence artificielle à détecter des messages suspects ou insidieusement cachés dans un flot d’information. Cette opération de détection est appelée stéganalyse dans le jargon de la sécurité de l’information. Les résultats de l’étude montrent que l’approche, préconisée par l’équipe de l’Université de Moncton et basée sur les réseaux de neurones utilisant l’apprentissage profond, est la plus efficace dans la tâche de stéganalyse.

Catherine Paulin mène ses recherches au laboratoire de recherche en interaction humain (LARIHS) de l’UMCS et ses travaux sont financés par une subvention du Conseil de recherche en sciences naturelles et génie (CRSNG) détenue par le professeur Selouani.


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