14h00

Soutenance de thèse de ENZO D ANDREA

Apprentissage machine réutilisable et adaptable pour la sécurité réseau

Reusable and Adaptable Machine Learning for Network Security

Jury

Directeur de these_FESTOR_Olivier_Université de Lorraine
Rapporteur_MOCANU_Stéphane_Grenoble INP
Rapporteur_VATON_Sandrine_IMT Atlantique
Examinateur_LIMAM_Noura_University of Waterloo
Examinateur_IGNAT_Claudia_Centre Inria de l'Université de Lorraine
Co-encadrant de these_FRANCOIS_Jérôme_Université du Luxembourg

école doctorale

IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES

Laboratoire

LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications

Mention de diplôme

Informatique
à définir Campus Scientifique, 615 Rue du Jardin-Botanique, 54506 Vandœuvre-lès-Nancy
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Mots clés

graph neural network,feature embedding,apprentissage automatique,apprentissage par renforcement,

Résumé de la thèse

Cette thèse porte sur l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique dans le cadre de la sécurité des réseaux. L'essor de l'intelligence artificielle de ces récentes années pousse le développement de nouvelles attaques, aussi nous proposons l'utilisation de ces technologies dans un aspect défensif et de caractérisation.

Keywords

graph neural network,machine learning,feature embedding,reinforcement learning,

Abstract

This thesis focuses on the use of machine learning algorithms for network security. The rapid growth in popularity of artificial intelligence in the recent years has not only benefited attackers and their strategy, hence we propose the use of this technology in a defensive and characterization goal.