Machine learning techniques for android malware detection and classification

Tesis doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, Departamento de Ingeniería Informática. Fecha de Lectura: 15-03-2019la realización de esta tesis no habría sido posible sin la financiación aportada por el proyecto CIBERDINE: Cybersecurity, Data and Risks (S2013/ICE3095) concedido por la Comunidad de Madrid

Χρονοπρογραμματισμός Πληρωμάτων μέσω Προγραμματισμού με Περιορισμούς

Ο προγραμματισμός με περιορισμούς είναι μια ευέλικτη προσέγγιση για την επίλυση πολλών και διαφορετικών ειδών προβλημάτων. Η παρούσα εργασία στοχεύει σε μια σύντομη παρουσίαση αυτού, και της χρησιμότητάς του στον χρονοπρογραμματισμό πτήσεων, ένα πραγματικό πρόβλημα βελτιστοποίησης, και πεδίο ενεργού έρευνας από τις αεροπορικές εταιρείεςConstraint programming is a flexible approach for solving many different kinds of problems. The present work aims to give a short presentation of it, and its utility in flight scheduling, a real-world optimization problem and field of active research by airline companies

GEMAS : un environnement de développement d'applications basées sur les systèmes multi-agents hétérogènes

Les agents et les systèmes multi-agents hétérogènes (SMA) représentent l'approche logicielle du futur pour une grande partie de la communauté informatique. Ils sont bien adaptés aux applications d'aujourd'hui qui sont de plus en plus complexes, distribuées et hétérogènes. Avec ces caractéristiques, ils représentent une architecture intéressante pour des systèmes intelligents. Les SMA sont un domaine de recherche très actif. Bien que les agents et les SMA représentent une approche très prometteuse, leurs caractéristiques intrinsèques comme la complexité, l'hétérogénéité et la distribution, en font des systèmes difficiles à analyser, à concevoir et à réaliser. Plusieurs défis de taille restent à résoudre, comme l'intégration systématique d'agents hétérogènes, le développement d'outils génériques réutilisables, la définition de méthodologies de conception et le raisonnement avec des connaissances incomplètes, incertaines et contradictoires. D'un autre côté, les véhicules autonomes sont un domaine très populaire en intelligence artificielle, car ils représentent un défi tant au niveau du matériel qu'au niveau du système logiciel qui les contrôle. L'architecture logicielle des SMA est une approche intéressante pour ce type d'application. Les travaux de recherche présentés dans cette thèse proposent, conçoivent et réalisent un modèle générique d'agent nommé GAM ( Generic Agent Model ) et un environnement générique de développement de SMA hétérogènes nommé GEMAS ( Generic Environment for Multi-Agent Systems ). Ils solutionnent les problèmes d'intégration d'agents hétérogènes et de manque d'outils génériques et réutilisables de développement de SMA. Afin de valider le modèle GAM et l'environnement GEMAS, un nouveau modèle de pilote pour véhicule autonome basé sur les SMA hétérogènes a été conçu et réalisé à l'aide des agents issus du modèle GAM et de l'environnement GEMAS