Filtrage d'Arnaques dans un Corpus de Spams : Une application de Filtrar-S à la sécurité du citoyen

National audienceThis paper presents the testing of the softwares designed during the Filtrar-S project that is supported by ANR and belongs to the CSOSG 2008 financial session(http://www.filtrar-s.fr). The semantic filtring module of Filtrar-S has been used to find in a spam corpora the spams that are a kinds of scams and are therefore called Scams. This application responds to a need for the Division de Lutte Contre la Cybercriminalité de la gendarmerie nationale and it was conducted in collaboration with the association Signal Spam (http://www.signal-spam.fr). Actual performance is good and demonstrate the relevance of Filtrar-S to solve problems related to security of the citizen.Cet article présente les résultats d'un essai des logiciels conçus et développés dans le cadre du projet Filtrar-S, financé par l'ANR, dans le cadre du programme CSOSG 2008 (http://www.filtrar-s.fr). Il s'agissait d'utiliser Filtrar-S et son module de filtrage sémantique pour filtrer des spams d'arnaques (ou Scams) dans un corpus de spams. Cette application répond à un besoin de la Division de Lutte Contre la Cybercriminalité de la gendarmerie nationale et elle a été menée en collaboration avec l'association Signal-Spam (http://www.signal-spam.fr). Les performances sont bonnes et démontrent la pertinence de Filtrar-S pour résoudre des problèmes liés à la sécurité du citoyen.

Une nouvelle approche pour la détection des spams se basant sur un traitement des données catégorielles

Le problème des spams connaît depuis ces 20 dernières années un essor considérable. En effet, le pollupostage pourrait représenter plus de 72% de l'ensemble du trafic de courrier électronique. Au-delà de l'aspect intrusif des spams, ceux-ci peuvent comporter des virus ou des scripts néfastes ; d'où l'intérêt de les détecter afin de les supprimer.Le coût d'un envoi de courriels par un spammeur étant infime, ce dernier peut se permettre de transmettre le spam au plus d'adresse de messagerie électronique. Pour le spammeur qui arrive à récupérer même une petite partie d'utilisateurs, son opération devient commercialement viable. Imaginant un million de courriels envoyés et seul 0,1% de personnes qui se font appâtées [i.e. appâter], cela représente tout de même 1 millier de personnes ; et ce chiffre est très réaliste. Nous voyons que derrière la protection de la vie privée et le maintien d'un environnement de travail sain se cachent également des enjeux économiques. La détection des spams est une course constante entre la mise en place de nouvelles techniques de classification du courriel et le contournement de celles-ci par les spammeurs. Jusqu'alors, ces derniers avaient une avance dans cette lutte. Cette tendance s'est inversée avec l'apparition de techniques basées sur le filtrage du contenu. Ces filtres pour la plupart sont basés sur un classificateur bayésien naïf. Nous présentons dans ce mémoire une approche nouvelle de cette classification en utilisant une méthode basée sur le traitement de données catégorielles. Cette méthode utilise les N-grams pour identifier les motifs significatifs afin de limiter l'impact du morphisme des courriers indésirables

Filtrage et agrégation d'informations vitales relatives à des entités

Nowadays, knowledge bases such as Wikipedia and DBpedia are the main sources to access information on a wide variety of entities (an entity is a thing that can be distinctly identified such a person, an organization, a product, an event, etc.). However, the update of these sources with new information related to a given entity is done manually by contributors with a significant latency time particularly if that entity is not popular. A system that analyzes documents when published on the Web to filter important information about entities will probably accelerate the update of these knowledge bases. In this thesis, we are interested in filtering timely and relevant information, called vital information, concerning the entities. We aim at answering the following two issues: (1) How to detect if a document is vital (i.e., it provides timely relevant information) to an entity? and (2) How to extract vital information from these documents to build a temporal summary about the entity that can be seen as a reference for updating the corresponding knowledge base entry?Regarding the first issue, we proposed two methods. The first proposal is fully supervised. It is based on a vitality language model. The second proposal measures the freshness of temporal expressions in a document to decide its vitality. Concerning the second issue, we proposed a method that selects the sentences based on the presence of triggers words automatically retrieved from the knowledge already represented in the knowledge base (such as the description of similar entities).We carried out our experiments on the TREC Stream corpus 2013 and 2014 with 1.2 billion documents and different types of entities (persons, organizations, facilities and events). For vital documents filtering approaches, we conducted our experiments in the context of the task "knowledge Base Acceleration (KBA)" for the years 2013 and 2014. Our method based on leveraging the temporal expressions in the document obtained good results outperforming the best participant system in the task KBA 2013. In addition, we showed the importance of our generated temporal summaries to accelerate the update of knowledge bases.Aujourd'hui, les bases de connaissances telles que Wikipedia et DBpedia représentent les sources principales pour accéder aux informations disponibles sur une grande variété d'entités (une entité est une chose qui peut être distinctement identifiée par exemple une personne, une organisation, un produit, un événement, etc.). Cependant, la mise à jour de ces sources avec des informations nouvelles en rapport avec une entité donnée se fait manuellement par des contributeurs et avec un temps de latence important en particulier si cette entité n'est pas populaire. Concevoir un système qui analyse les documents dès leur publication sur le Web pour filtrer les informations importantes relatives à des entités pourra sans doute accélérer la mise à jour de ces bases de connaissances. Dans cette thèse, nous nous intéressons au filtrage d'informations pertinentes et nouvelles, appelées vitales, relatives à des entités. Ces travaux rentrent dans le cadre de la recherche d'information mais visent aussi à enrichir les techniques d'ingénierie de connaissances en aidant à la sélection des informations à traiter. Nous souhaitons répondre principalement aux deux problématiques suivantes: (1) Comment détecter si un document est vital (c.à.d qu'il apporte une information pertinente et nouvelle) par rapport à une entité donnée? et (2) Comment extraire les informations vitales à partir de ces documents qui serviront comme référence pour mettre à jour des bases de connaissances? Concernant la première problématique, nous avons proposé deux méthodes. La première proposition est totalement supervisée. Elle se base sur un modèle de langue de vitalité. La deuxième proposition mesure la fraîcheur des expressions temporelles contenues dans un document afin de décider de sa vitalité. En ce qui concerne la deuxième problématique relative à l'extraction d'informations vitales à partir des documents vitaux, nous avons proposé une méthode qui sélectionne les phrases comportant potentiellement ces informations vitales, en nous basant sur la présence de mots déclencheurs récupérés automatiquement à partir de la connaissance déjà représentée dans la base de connaissances (comme la description d'entités similaires).L'évaluation des approches proposées a été effectuée dans le cadre de la campagne d'évaluation internationale TREC sur une collection de 1.2 milliard de documents avec différents types d'entités (personnes, organisations, établissements et événements). Pour les approches de filtrage de documents vitaux, nous avons mené nos expérimentations dans le cadre de la tâche "Knwoledge Base Acceleration (KBA)" pour les années 2013 et 2014. L'exploitation des expressions temporelles dans le document a permis d'obtenir de bons résultats dépassant le meilleur système proposé dans la tâche KBA 2013. Pour évaluer les contributions concernant l'extraction des informations vitales relatives à des entités, nous nous sommes basés sur le cadre expérimental de la tâche "Temporal Summarization (TS)". Nous avons montré que notre approche permet de minimiser le temps de latence des mises à jour de bases de connaissances

Apprentissage automatique pour la détection de relations d'affaire

Les documents publiés par des entreprises, tels les communiqués de presse, contiennent une foule d’informations sur diverses activités des entreprises. C’est une source précieuse pour des analyses en intelligence d’affaire. Cependant, il est nécessaire de développer des outils pour permettre d’exploiter cette source automatiquement, étant donné son grand volume. Ce mémoire décrit un travail qui s’inscrit dans un volet d’intelligence d’affaire, à savoir la détection de relations d’affaire entre les entreprises décrites dans des communiqués de presse. Dans ce mémoire, nous proposons une approche basée sur la classification. Les méthodes de classifications existantes ne nous permettent pas d’obtenir une performance satisfaisante. Ceci est notamment dû à deux problèmes : la représentation du texte par tous les mots, qui n’aide pas nécessairement à spécifier une relation d’affaire, et le déséquilibre entre les classes. Pour traiter le premier problème, nous proposons une approche de représentation basée sur des mots pivots c’est-à-dire les noms d’entreprises concernées, afin de mieux cerner des mots susceptibles de les décrire. Pour le deuxième problème, nous proposons une classification à deux étapes. Cette méthode s’avère plus appropriée que les méthodes traditionnelles de ré-échantillonnage. Nous avons testé nos approches sur une collection de communiqués de presse dans le domaine automobile. Nos expérimentations montrent que les approches proposées peuvent améliorer la performance de classification. Notamment, la représentation du document basée sur les mots pivots nous permet de mieux centrer sur les mots utiles pour la détection de relations d’affaire. La classification en deux étapes apporte une solution efficace au problème de déséquilibre entre les classes. Ce travail montre que la détection automatique des relations d’affaire est une tâche faisable. Le résultat de cette détection pourrait être utilisé dans une analyse d’intelligence d’affaire.Documents published by companies such as press releases, contain a wealth of information on various business activities. This is a valuable source for business intelligence analysis; but automatic tools are needed to exploit such large volume data. The work described in this thesis is part of a research project on business intelligence, namely we aim at the detection of business relationships between companies described in press releases. In this thesis, we consider business relation detection as a problem of classification. However, the existing classification methods do not allow us to obtain a satisfactory performance. This is mainly due to two problems: the representation of text using all the content words, which do not necessarily a business relationship; and the imbalance between classes. To address the first problem, we propose representations based on words that are between or close to the names of companies involved (which we call pivot words) in order to focus on words having a higher chance to describe a relation. For the second problem, we propose a two-stage classification. This method is more effective than the traditional resampling methods. We tested our approach on a collection of press releases in the automotive industry. Our experiments show that both proposed approaches can improve the classification performance. They perform much better than the traditional feature selection methods and the resampling method. This work shows the feasibility of automatic detection of business relations. The result of this detection could be used in an analysis of business intelligence

Questions-Réponses en domaine ouvert (sélection pertinente de documents en fonction du contexte de la question)

Les problématiques abordées dans ma thèse sont de définir une adaptation unifiée entre la sélection des documents et les stratégies de recherche de la réponse à partir du type des documents et de celui des questions, intégrer la solution au système de Questions-Réponses (QR) RITEL du LIMSI et évaluer son apport. Nous développons et étudions une méthode basée sur une approche de Recherche d Information pour la sélection de documents en QR. Celle-ci s appuie sur un modèle de langue et un modèle de classification binaire de texte en catégorie pertinent ou non pertinent d un point de vue QR. Cette méthode permet de filtrer les documents sélectionnés pour l extraction de réponses par un système QR. Nous présentons la méthode et ses modèles, et la testons dans le cadre QR à l aide de RITEL. L évaluation est faite en français en contexte web sur un corpus de 500 000 pages web et de questions factuelles fournis par le programme Quaero. Celle-ci est menée soit sur des documents complets, soit sur des segments de documents. L hypothèse suivie est que le contenu informationnel des segments est plus cohérent et facilite l extraction de réponses. Dans le premier cas, les gains obtenus sont faibles comparés aux résultats de référence (sans filtrage). Dans le second cas, les gains sont plus élevés et confortent l hypothèse, sans pour autant être significatifs. Une étude approfondie des liens existant entre les performances de RITEL et les paramètres de filtrage complète ces évaluations. Le système de segmentation créé pour travailler sur des segments est détaillé et évalué. Son évaluation nous sert à mesurer l impact de la variabilité naturelle des pages web (en taille et en contenu) sur la tâche QR, en lien avec l hypothèse précédente. En général, les résultats expérimentaux obtenus suggèrent que notre méthode aide un système QR dans sa tâche. Cependant, de nouvelles évaluations sont à mener pour rendre ces résultats significatifs, et notamment en utilisant des corpus de questions plus importants.This thesis aims at defining a unified adaptation of the document selection and answer extraction strategies, based on the document and question types, in a Question-Answering (QA) context. The solution is integrated in RITEL (a LIMSI QA system) to assess the contribution. We develop and investigate a method based on an Information Retrieval approach for the selection of relevant documents in QA. The method is based on a language model and a binary model of textual classification in relevant or irrelevant category. It is used to filter unusable documents for answer extraction by matching lists of a priori relevant documents to the question type automatically. First, we present the method along with its underlying models and we evaluate it on the QA task with RITEL in French. The evaluation is done on a corpus of 500,000 unsegmented web pages with factoid questions provided by the Quaero program (i.e. evaluation at the document level or D-level). Then, we evaluate the methodon segmented web pages (i.e. evaluation at the segment level or S-level). The idea is that information content is more consistent with segments, which facilitates answer extraction. D-filtering brings a small improvement over the baseline (no filtering). S-filtering outperforms both the baseline and D-filtering but not significantly. Finally, we study at the S-level the links between RITEL s performances and the key parameters of the method. In order to apply the method on segments, we created a system of web page segmentation. We present and evaluate it on the QA task with the same corpora used to evaluate our document selection method. This evaluation follows the former hypothesis and measures the impact of natural web page variability (in terms of size and content) on RITEL in its task. In general, the experimental results we obtained suggest that our IR-based method helps a QA system in its task, however further investigations should be conducted especially with larger corpora of questions to make them significant.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

Pourquoi et Comment Adapter une Politique de Sécurité pour les Entités du CNRS.

Politique de Sécurité du Système d'InformationNational audienceAprès une brève présentation de la genèse et objectifs du groupe de travail CAPSEC " Comment Adapter une Politique pour les Entités du CNRS ", nous verrons pourquoi il est important qu'une entité définisse sa PSSI " Politique de Sécurité du Système d'Information ", quelles sont les différentes méthodes étudiées par le groupe CAPSEC et quelle démarche a été utilisées par ce groupe pour générer des documents aidant les entités du CNRS à définir leur PSSI

Une approche CBR textuel de réponse au courrier électronique

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

Représentations redondantes pour les signaux d’électroencéphalographie

The electroencephalography measures the brain activity by recording variations of the electric field on the surface of the skull. This measurement is usefull in various applications like medical diagnosis, analysis of brain functionning or whithin brain-computer interfaces. Numerous studies have tried to develop methods for analyzing these signals in order to extract various components of interest, however, none of them allows to extract them with sufficient reliabilty. This thesis focuses on the development of approaches considering redundant (overcomoplete) representations for these signals. During the last years, these representations have been shown particularly efficient to describe various classes of signals due to their flexibility. Obtaining such representations for EEG presents some difficuties due to the low signal-to-noise ratio of these signals. We propose in this study to overcome them by guiding the methods considered to physiologically plausible representations thanks to well-suited regularizations. These regularizations are built from prior knowledge about the spatial and temporal properties of these signals. For each regularization, an algorithm is proposed to solve the optimization problem allowing to obtain the targeted representations. The evaluation of the proposed EEG signals approaches highlights their effectiveness in representing them.L’électroencéphalographie permet de mesurer l’activité du cerveau à partir des variations du champ électrique à la surface du crâne. Cette mesure est utilisée pour le diagnostic médical, la compréhension du fonctionnement du cerveau ou dans les systèmes d’interface cerveau-machine. De nombreux travaux se sont attachés au développement de méthodes d’analyse de ces signaux en vue d’en extraire différentes composantes d’intérêt, néanmoins leur traitement pose encore de nombreux problèmes. Cette thèse s’intéresse à la mise en place de méthodes permettant l’obtention de représentations redondantes pour ces signaux. Ces représentations se sont avérées particulièrement efficaces ces dernières années pour la description de nombreuses classes de signaux grâce à leur grande flexibilité. L’obtention de telles représentations pour les mesures EEG présente certaines difficultés du fait d’un faible rapport signal à bruit des composantes recherchées. Nous proposons dans cette thèse de les surmonter en guidant les méthodes considérées vers des représentations physiologiquement plausibles des signaux EEG à l’aide de régularisations. Ces dernières sont construites à partir de connaissances a priori sur les propriétés spatiales et temporelles de ces signaux. Pour chacune d’entre elles, des algorithmes sont proposés afin de résoudre les problèmes d’optimisation associés à l’obtention de ces représentations. L’évaluation des approches proposées sur des signaux EEG souligne l’efficacité des régularisations proposées et l’intérêt des représentations obtenues

Complexité du nationalisme numérique en Chine

SCHNEIDER, Florian. 2018. China’s Digital Nationalism. Oxford : Oxford University Press. HAN, Rongbin. 2018. Contesting Cyberspace in China. New York : Columbia University Press. Fin avril 1999, des pirates informatiques chinois ont détourné plusieurs sites du gouvernement des États-Unis et remplacé leurs pages d’accueil par des messages tels que : « Non aux actes nazis des États-Unis ! », « Non à la violence de l’OTAN ! » En pleine guerre du Kosovo, il s’agissait d’exercer des représailles c..