Soutenance de thèse de Jean-Mathieu Segura

Bonjour,

J'ai le plaisir de vous inviter à la soutenance de ma thèse intitulée :

"Localisation et affectation : application aux réseaux de contenus"

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Date et lieu
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La soutenance se déroulera lundi 7 février 2011 à 14h00 au LIP6,
salle 101, couloir 25-26 (1er étage).

Vous êtes également invités au pot qui suivra.

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Résumé
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Sur le réseau Internet, les usagers demandent un accès de plus en plus
rapide à des contenus de plus en plus volumineux. Notamment, le
service de Vidéo à la Demande (VoD) voit la taille des données
échangées augmenter fortement avec l'arrivée de la haute définition et
des vidéos en 3D. Les réseaux physiques des fournisseurs d'accès à
Internet doivent ainsi sans cesse s'adapter à l'augmentation des
demandes de téléchargements. La solution qui a pendant longtemps
consisté à augmenter les débits en posant de nouveaux câbles connaît
aujourd'hui ses limites. Une nouvelle approche efficace consiste à
déployer des réseaux de distribution de contenus (CDN) qui peuvent
être décrits comme un ensemble d'équipements, appelés caches, où les
données sont dupliquées et stockées au plus proche des utilisateurs.
Lors de la conception d'un CDN, plusieurs questions se posent quant au
nombre, à la dimension et la localisation des caches, de manière à
servir au mieux l'usager.
En nous plaçant du point de vue d'un fournisseur d'accès à Internet,
nous montrons que la conception d'un service de VoD s'inscrit dans la
problématique de localisation et d'affectation de ressources en
recherche opérationnelle. En particulier, nous nous intéressons à deux
problèmes mêlant localisation et affectation: le problème du
2-p-Médian et le problème de Location-Dispatching. Nous montrons que,
dans le cas où le réseau considéré est un arbre, le premier problème
est polynomial. Nous formulons le second problème comme un programme
linéaire en nombre entiers et nous proposons une étude polyédrale du
polytope associé, ainsi que de nouvelles inégalités valides. A partir
de cette étude, nous déduisons un algorithme de coupes et branchements
pour résoudre le problème. Nous proposons également de nouvelles
formulations entières des problèmes de localisation et d'affectation
et nous comparons expérimentalement leurs efficacités. En conclusion
nous tentons de répondre aux questions posées par la conception de CDN
à partir des différentes approches étudiées dans ce document.

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Mots clés
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localisation dans les réseaux, affectation de ressources, optimisation
combinatoire, programmation linéaire en nombres entiers, approches
polyédrales, programmation dynamique

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Jury
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Philippe Chrétienne, Professeur à l'Université Pierre et Marie Curie
(Directeur de thèse)
Pierre Fouilhoux, Maître de Conférences à l'Université Pierre et Marie
Curie (Encadrant de thèse)
Éric Gourdin, Ingénieur de recherche à Orange Labs R&D (Encadrant de thèse)
Mohamed Didi Biha, Professeur à l'Université de Caen Basse-Normandie
(Rapporteur)
Dritan Nace, Professeur à l'Université de Technologie Compiègne (Rapporteur)
Alain Quilliot, Professeur à l'Université Blaise Pascal
Clermont-Ferrand (Examinateur)
Sébastien Tixeuil, Professeur à l'Université Pierre et Marie Curie
(Examinateur)

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Accès
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LIP6 : 4 Place Jussieu 75005 Paris
Plan d'accès : http://www.lip6.fr/informations/comment.php

Cordialement,

Jean-Mathieu Segura

Soutenance de thèse de Amélie Medem Kuatse (Mercredi 02 février 2011 à 10h30, au LIP6, salle 105)

Bonjour à tous,

C'est avec un plaisir non dissimulé que je vous invite à ma soutenance
de thèse intitulée :
"Conception de Mécanismes d'Amélioration de la Gestion d'Incidents
dans les Réseaux IP".

Ainsi qu'au pot qui suivra.

La soutenance se déroulera le : Mercredi 02 février 2011 à 10h30, au
LIP6 salle 105 (barre 25-26) 1er étage.
Le pot se déroulera en salle 26-00/116 (escalier 26, barre 26-00, 1er étage).

Voici un plan d'accès :
http://www.upmc.fr/fr/universite/campus_et_sites/a_paris_et_en_idf/jussieu.html

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Résumé
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Les réseaux IP des opérateurs acheminent une grande partie des données
transitant chaque jour dans le monde, et doivent donc fournir une
fiabilité toujours plus importante. Or, ces réseaux sont
quotidiennement sujets à des incidents résultant de travaux de
maintenance ou de pannes imprévues. Beaucoup de ces incidents sont
inévitables parce que leur origine est extérieure aux opérateurs
réseaux. De plus, lorsqu'ils surviennent les dégâts sur les réseaux
peuvent être considérables. Il est donc important de concevoir des
outils pour prévenir l'apparition des incidents ou du moins limiter
leurs conséquences sur le réseau. Apporter de l'automatisation au
processus de résolution de pannes et à la maintenance permettrait
d'accélérer ces procédures et ainsi de réduire le temps
d'indisponibilité du réseau.

Cette thèse s'intéresse à la détection automatique des incidents
réseaux. Pour parvenir à ce but, il est nécessaire d'acquérir une
connaissance approfondie des incidents et de leurs effets sur le
réseau. Les réseaux IP utilisent des tickets d'incidents pour le suivi
de l'évolution de leurs incidents. Les tickets sont des documents
textes contenant la description (et donc la cause) des incidents ayant
abouti à l'intervention des opérateurs. Les effets des incidents
peuvent être observables à travers des messages d'alarmes provenant de
sources diverses (par exemple, SNMP, syslogs ---fichiers systèmes des
routeurs, protocoles de routage, etc). Dans cette thèse, nous nous
intéressons aux messages d'alarmes du routage. Notre principale
observation est que l'historique des tickets d'incidents combinés aux
messages de routage peut constituer une base de donnée intéressante
pour l'analyse des causes des incidents réseaux et de leurs
manifestations sur le routage. Nous pouvons donc apprendre la
signature des incidents réseaux pour les détecter automatiquement.

Nous proposons tout d'abord, Troubleminer, un mécanisme qui se base
sur des techniques de fouilles de texte pour (1) extraire
automatiquement les causes des incidents à l'intérieur des tickets et
(2) structurer les tickets d'incidents dans une hiérarchie facilement
exploitable par les opérateurs réseaux. Nous développons ensuite une
heuristique pour la mise en liaison des causes des incidents dans les
tickets avec leurs événements de routage correspondants, dans deux
réseaux IP opérationnels: un opérateur VPN et Internet2. Nous trouvons
que 4% (Opérateur VPN) et 23% (Internet2) des événements de routage
dans ces réseaux sont critiques, c'est-à-dire coïncident avec des
tickets d'incidents. Enfin, nous démontrons la faisabilité de la
détection de ces événements critiques à l'aide des algorithmes k-NN et
Random Forest. Nos résultats montrent que nous pouvons détecter
efficacement 70% d'événements de routage critiques dans les deux
réseaux.

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Mot-clés
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Réseaux IP, Routage IP, Tickets d'incidents, Clustering de textes,
Classification, Apprentissage machine

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Abstract
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IP networks of operators carry the most data traffic of the world
every day, and so should provide an increasingly important
reliability. However, these networks are often subject to incidents
that arise from maintenance works or unexpected failures. Many of
these incidents are unavoidable, mainly because their origin are
external to network operators. Moreover, when they happen the network
can undergo considerable damages. It is therefore important to
develop tools to prevent network incidents outbreak, or at least to
limit their impact on the network. In this context, automatic
procedures can help to accelerate troubleshooting procedures and
maintenance works and so, to reduce the overall downtime of the network.

The main focus of this thesis is to automatically detect IP network
incidents. To reach this goal, we need a deep understanding of these
incidents and their effects on the network. Network operators use
trouble tickets to track all the steps of troubleshooting and
maintenance activities. The history of trouble tickets carries
valuable information for network management. Tickets are text
documents that store the description (and the cause) of incidents
which have required operator intervention. The effects of these
incidents are observables through alarm messages which come from
different sources (for instance, SNMP, router syslogs, or routing
protocols), we focus on routing alarm messages. Our key observation is
that operators already use trouble ticketing systems to record all
events that require their intervention. Hence, we can use the history
of trouble tickets combined with intradomain routing messages to train
a classifier. Then, we can apply this classifier online to process
intradomain routing messages and automatically single out the critical
events.

As a first step, we propose Troublemine, a mechanism based on document
clustering techniques to (1) automatically extract the causes of
network incidents from tickets and (2) organise a collection of
trouble tickets into an hierarchy that network operators can easily
used. Then, we developp an heuristic to correlate trouble tickets with
instability routing events in two operationnal networks: a VPN
provider and the Internet2 backbone network. We find that 4% (VPN
operator) and 23% (Internet2) of routing events in these networks are
critical, which means that they do coincide with trouble tickets.
Finally, we show the faisability of detecting critical routing events
by means of k-NN and Random Forest algorithms. Our results show that
we can accurately pinpoint approximately 70% of critical events for
both networks.

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Keywords
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IP networks, IP routing, Trouble tickets, Document clustering,
Classification, Machine learning

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Jury
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Rapporteurs:
--- Damien MAGONI, Professeur, Université de Bordeaux,
--- Philippe OWEZARSKI, Chercheur, CNRS,

Soutenance devant le jury composé de :
--- Patrick GALLINARI, Professeur, UPMC Sorbonne Universités (Examinateur)
--- Nöemie SIMONI, Professeur, ENST Paris (Examinateur)
--- Olivier FESTOR, Chercheur, INRIA (Examinateur)
--- Mickael MEULLE, Chercheur, Orange Labs R&D (France Telecom R&D)
(Examinateur)
--- Serge FDIDA, Professeur, UPMC Sorbonne Universités (Directeur de thèse)

Très bonne semaine.

Cordialement.
--
Amelie Medem Kuatse
Phd Student
Université Pierre & Marie Curie - LIP6/CNRS
Desk (00) 120
(+33) 01 44 27 88 39

soutenance de thèse

Bonjour à tous,

j'ai le grand plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse
le 11 janvier à 14h à l'antenne parisienne de INRIA, salle Orange (la
pièce jointe explique comment s'y rendre).

A bientôt!
Nataliya

Titre: Auditability for Security Protocols
Jury:
 Gilles Barthe (rapporteur)
 Robert Harper (rapporteur)
 Roberto Di Cosmo
 Cédric Fournet
 Carl Gunter
 Francesco Zappa Nardelli

Résumé:
Security protocols often log some data available at runtime for an
eventual a posteriori analysis, called audit. In practice, audit
procedures remain informal, and the choice of log contents is left to
the programmer's common sense. The goal of this dissertation is to
formalize and verify the properties expected from audit logs.

First we consider the use of logs in so called optimistic security
protocols which, as opposed to classic security protocols, rely on the
logs to postpone certain security checks until the end of execution.
We formally study two optimistic schemes: value commitment scheme and
offline e-cash; using process languages techniques, we prove that the
information logged by their implementations suffices to detect the
cheat of participants, if any.

Then we define auditability as the ability of a protocol to collect
enough evidence to convince an audit procedure (judge). We propose a
method based on types with logical refinements to verify auditability,
and implement it as an extension to an existing typechecker. We show
that verifying auditability boils down to typechecking the protocol
implementation. We also implement logical support for generic pre- and
post-conditions to enhance modular typechecking of higher-order
functions.

Soutenance de thèse de Nabila BOUSBIA

Bonjour,

J'ai le plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse intitulée :

« Analyse des traces de navigation des apprenants dans un environnement de
formation dans une perspective de détection automatique des styles
d'apprentissage »

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Date et lieu
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lundi 10 janvier 2011 à 10:45 au LIP6, 4 place Jussieu 75005 Paris
En visio conférence à la salle des theses a l'ATRIUM (la grande salle de
Visio).

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Jury
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Directeurs de thèse:
M. Jean-Marc LABAT, Professeur,Université Pierre et Marie Curie (UPMC),
France.
M. Amar BALLA, Professeur, Ecole nationale Supérieure d'Informatique
(ESI), Algérie.

Rapporteurs:
M. Philipe TRIGANO, Professeur, Université de Compiègne, France.
Mme. Hassina SERIDI, Maître de conférences, Université de Annaba, Algérie.

Examinateurs:
M. Mouloud KOUDIL, Professeur, ESI, Algérie
M. Patrick BRÉZILLON, Professeur, UPMC, France.
M. Khaled Walid HIDOUCI, Maitre de conférences, ESI, Algérie.

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Mots-Clés
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Analyse des comportements de navigation, Style d'apprentissage,
Indicateur, Trace, Suivi de l'apprenant, Modélisation de l'utilisateur.

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Résumé
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De nombreux Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain
(EIAH) se sont appuyés principalement sur les caractéristiques
individuelles des apprenants pour le suivi et l'adaptation des contenus.
L'identification de ces caractéristiques est un problème difficile,
notamment dans le domaine de l'enseignement à distance. Les recherches se
sont orientées vers l'analyse du comportement de l'apprenant à partir de
l'interprétation des informations recueillies pendant la session
d'apprentissage, appelées traces. Ces traces fournissent des connaissances
sur l'activité grâce à des variables calculées que nous appelons
indicateurs. L'objectif de cette recherche est de proposer des
indicateurs, aussi indépendants que possible de la conception de
l'environnement de formation, permettant de fournir aux enseignants une
perception du comportement de leurs apprenants et d'identifier leurs
styles d'apprentissage (ensemble de conduites et de stratégies dans la
manière de gérer et d'organiser l'information et à la manière de les
mettre en œuvre). Pour valider cette approche, nous avons proposé un
système à base de traces, baptisé IDLS (Indicators for Deducing Learning
Styles), et nous avons détaillé la méthode de calcul de l'un des
principaux indicateurs pour décrire les comportements de navigation des
apprenants, celui de «type de navigation». La méthode de calcul proposée a
été validée avec trois expérimentations, dont la dernière a confirmé la
possibilité d'identifier automatiquement les styles d'apprentissage à
partir des comportements de navigation.
Nous sommes ainsi convaincus de la validité de notre démarche qui nous
permettra de poursuivre le travail visant le suivi et l'adaptation des
EIAH à partir des styles d'apprentissage des apprenants.

Bien cordialement,
Nabila BOUSBIA

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Nabila BOUSBIA
Doctorante
Equipe MOCAH - LIP6
Université Pierre et Marie Curie (Paris 6)
4, place jussieu, 75252 Paris cedex 05