29 research outputs found

    Environnements de tests d’intrusion pour mobiles et tablettes

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    L’objectif de ce travail est de rĂ©aliser une recherche des possibilitĂ©s actuelles de tests d’intrusion mobiles. AprĂšs avoir recherchĂ© les technologies existantes, nous les analysons et les comparons afin de proposer un outil complet. Dans ce travail, nous analysons les possibilitĂ©s de pentesting mobile avec l’aide d’une tablette de la marque Nexus et un smartphone de la gamme One d’HTC. Nous voyons le pentest mobile sous trois grands angles : OS, package et application

    Informations interactives sur mobile pour le tourisme des remontées mécaniques: iSnowSports

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    L’offre actuelle de services mobiles aux utilisateurs des remontĂ©es mĂ©caniques des diverses stations valaisannes n’a de loin pas atteint son apogĂ©e. L’objectif de ce travail de bachelor est de combler une partie de ce manque en fournissant diverses informations Ă  destination des Smartphones des usagĂ©s des pistes de ski. Imaginez-vous sur les pistes de ski d’une magnifique station de nos Alpes Suisses. Le ciel est dĂ©gagĂ©, le soleil brille et la motivation de pratiquer votre sport de neige prĂ©fĂ©rĂ© est Ă  son comble. Vous vous trouvez peut-ĂȘtre Ă  un endroit qui vous paraĂźt inconnu. Vous souhaiteriez connaĂźtre les dĂ©tails de l’emplacement auquel vous vous trouvez actuellement. Quel est le degrĂ© de difficultĂ© de la piste ? Quel est son dĂ©nivelĂ© ? Quelles les remontĂ©es mĂ©caniques qui l'entourent ? Est-ce que toutes les pistes sont ouvertes ? Y a-t-il un restaurant dans les environs ? Quelles sont les prĂ©visions mĂ©tĂ©orologiques pour les jours Ă  venir ? Ce travail de bachelor consiste Ă  dĂ©velopper une application mobile permettant de rĂ©pondre Ă  toutes ces questions. Du plus, lorsqu’une personne se rend sur les pistes de ski, elle s’expose Ă  des risques. En cas d’accident, il est important que les opĂ©rations de sauvetage aient lieu le plus rapidement possible. Or, la sĂ©curitĂ© sur les pistes de ski n’est pas vraiment ce qui prĂ©occupe le plus les pratiquants de sports de neige et souvent, ils ne savent pas comment agir dans ces situations. Appeler les secours est une chose, mais expliquer l’emplacement de l’accident au personnel de sauvetage est trĂšs compliquĂ© pour un touriste ne connaissant pas le domaine skiable. Il serait donc intĂ©ressant que les secours puissent localiser l’appel tĂ©lĂ©phonique provenant du touriste. Ceci leur permettrait de se rendre plus rapidement sur les lieux de l’accident et ainsi de minimiser la durĂ©e de l’opĂ©ration de sauvetage. Tous ces services sont regroupĂ©s sur une application iPhone baptisĂ©e iSnowSports et dĂ©veloppĂ©e durant les trois mois de ce travail de bachelor

    Smart Mobile Agenda

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    A l’heure actuelle, une majoritĂ© de personnes possĂšdent un smartphone (lit-tĂ©ralement « tĂ©lĂ©phone intelligent »). Mais sont-ils vraiment intelligents ? Ils permettent de saisir ou d’accĂ©der Ă  un grand nombre d’informations. Malheureusement pour l’utilisateur, beaucoup de ces applications sont indĂ©pendantes les unes des autres. L’objectif est de rĂ©aliser une application utile et utilisable afin de faire intera-gir le simple calendrier de base disponible sur les smartphones avec diffĂ©rents services qui peuvent ĂȘtre utiles pour l’utilisateur final, tels que la mĂ©tĂ©o, les transports publiques, etc

    Détection d'activité à l'aide de Kinect 2.0

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    Peut-on dĂ©tecter des activitĂ©s de façon efficace? Cette question fut la base de mon travail de Bachelor, son but est donc de rechercher diffĂ©rentes techniques de classification de donnĂ©es afin de dĂ©tecter une action concrĂšte. Pour cela, j’ai pu utiliser la derniĂšre camĂ©ra Kinect 2.0, ce choix de technologie a Ă©tĂ© motivĂ© par plusieurs critĂšres. Tout d’abord le fait que cette technologie soit trĂšs rĂ©cente, ce qui permettrait donc au final de dĂ©couvrir les premiĂšres possibilitĂ©s de l’appareil et ainsi pouvoir dĂ©terminer des possibilitĂ©s d’amĂ©liorations une fois la technologie arrivĂ©e Ă  maturitĂ©. Le but de ce travail est donc d’étudier et de classer diffĂ©rentes activitĂ©s filmĂ©es Ă  l’aide de Kinect 2.0et d’en dĂ©terminer quelles applications pratiques on peut en faire. Par exemple: - Pourrons-nous dĂ©tecter un incendie en se basant sur la dĂ©tection de plusieurs personnes en train de courir? - Pourrons-nous dĂ©tecter si le mouvement d’une partie du corps se fait correctement en se basant sur des images filmĂ©es? Pour cela il m’a fallu effectuer tout un processus de recherche: - DĂ©finir le nombre et le choix des activitĂ©s Ă  Ă©tudier - DĂ©finir les premiers critĂšres importants de cette analyse - Rechercher des algorithmes de classification de donnĂ©es - Comparer les rĂ©sultats afin de dĂ©terminer le modĂšle de donnĂ©es le plus pertinent Plus spĂ©cifiquement, je me suis concentrĂ© sur deux types d’analyses: - Les analyses de sĂ©ries temporelles - Les analyses de sĂ©ries frĂ©quentielles J’ai ainsi pu obtenir des rĂ©sultats montrant un faible taux d’erreurs de classification, ce qui dĂ©montre qu’en se basant sur des analyses simples on obtient dĂ©jĂ  des premiers rĂ©sultats pertinents. Afin d’aller plus loin dans mon travail j’ai Ă©galement cherchĂ© Ă  corriger et adapter mes donnĂ©es de dĂ©part pour augmenter la prĂ©cision des modĂšles de donnĂ©es. J’ai ainsi essayĂ© plusieurs techniques de transformation des donnĂ©es qui ont permis d’amĂ©liorer le taux d’erreurs de classification en dessous des 15% d’erreurs. De plus, cela m’a permis de dĂ©tecter dans quelles situations un algorithme de classification est mieux adaptĂ© qu’un autre. Toutes ces analyses m’ont alors permis de dĂ©terminer des premiĂšres limites de la dĂ©tection d’activitĂ© en utilisant Kinect 2.0. Elles ont Ă©galement dĂ©montrĂ© qu’en utilisant des techniques de classification simple on pouvait obtenir des rĂ©sultats dĂ©jĂ  utilisables pour de futures applications de dĂ©tection d’activitĂ©. En conclusion, la technologie encore trĂšs jeune qu’est Kinect 2.0 combinĂ©e Ă  de simples algorithmes de classification, offre dĂ©jĂ  d’excellents rĂ©sultats. De plus, il existe encore de nombreuses possibilitĂ©s d’analyses sur les donnĂ©es que j’ai pu rĂ©colter, ce qui signifie qu’on peut facilement imaginer qu’à l’avenir on pourra dĂ©finir des modĂšles et ainsi pousser encore plus loin la dĂ©tection d’activitĂ©

    Monitor and Control Manager update 2016

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    Newsat Communications SociĂ©tĂ© Anonyme (SA) est un fournisseur de connexion Ă  internet par satellite. Cette entreprise utilise un intranet technique fait «maison» pour ses dĂ©pannages. Malheureusement celui-ci n’est plus maintenu depuis plusieurs annĂ©es et est devenu incompatible avec tous les navigateurs rĂ©cents. Le dĂ©sir du client est d’en dĂ©velopper un nouveau avant qu’il ne soit trop tard. Le «challenge» technique a Ă©tĂ© de garder l’ancienne Base De DonnĂ©es (BDD) aïŹn que les deux systĂšmes puissent cohabiter. Pour ce travail, j’ai donc pris le temps pour comparer les principaux Frameworks du marchĂ©. J’ai appris que tous sont devenus particuliĂšrement performants et commencĂ© les dĂ©veloppements sur Symfony. C’était une bonne occasion de voir ce que la gĂ©nĂ©ration de code Ă  partir d’une BDD pouvait donner

    Analysis, design, and implementation of an infrastructure-less situation awareness application

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    This work aims to implement an application based on opportunistic communication. It must be operational in a disaster situation when the cellular network is not available. During this work, a first part was consecrated to the study of the several types of ad hoc networks and the various technologies related to them. This has served as a foundation for the study of ad hoc networks in smartphones since an android application was developed. In a second phase, we defined the main requirements and features of the application. After that, the analysis of the existing solution was effectuated. We took care to emphasize the differences between the market solution and our implementation of the use case. It was necessary for us to know if such an application had its place in the market and if it was the case, in which way it differs from the competition

    Etude d’opportunitĂ© pour le dĂ©veloppement d’une application permettant d’aider une personne Ă  choisir un vin

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    GWS - Aux Services du Vin SA, entreprise mandante de cette Ă©tude, a pour activitĂ© principale l’organisation de dĂ©gustations professionnelles de vin. Cette sociĂ©tĂ© souhaite Ă©largir ses activitĂ©s et s’intĂ©resse au potentiel d’une application mobile qui permettrait de recommander des vins suisses aux clients de restaurants et de supermarchĂ©s. Les objectifs de cette recherche consistaient Ă  dĂ©terminer s’il existe un marchĂ© pour une application de ce type et, si tel Ă©tait le cas, identifier le public cible et ses besoins. Le mandant souhaitait Ă©galement que la solution recommandĂ©e s’intĂšgre dans l’infrastructure existante pour l’organisation des concours de vin. Pour terminer, l’étude d’opportunitĂ© devait proposer un Business Model et contenir un Product Backlog

    Application mobile multiplateforme pour l’évĂ©nement viticole VinĂ©a

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    La partie d’introduction situe le contexte dans lequel le projet a Ă©tĂ© rĂ©alisĂ©. Un descriptif du projet ainsi que les objectifs Ă  rĂ©aliser y sont Ă©galement prĂ©sentĂ©s. La partie d’analyse de l’existant est du marchĂ© regroupe une enquĂȘte de terrain auprĂšs de potentiels utilisateurs de l’application VinĂ©a ainsi qu’une analyse des applications similaires. La partie de proposition d’application dĂ©crit les fonctionnalitĂ©s que l’institut Icare et moi-mĂȘme avons dĂ©cidĂ© de dĂ©velopper. La partie de l’état de l’art rĂ©pertorie de maniĂšre exhaustive les derniĂšres nouveautĂ©s en matiĂšre de dĂ©veloppement mobile ainsi que les choix que nous avons effectuĂ©s pour le dĂ©veloppement de l’application mobile. La partie de description de l’application recense toutes les fonctionnalitĂ©s qui ont Ă©tĂ© dĂ©veloppĂ©es. Ce chapitre traite Ă©galement du fonctionnement de notre application, des problĂšmes rencontrĂ©s lors du dĂ©veloppement et de la mise en production de l’application. La partie de gestion de projet prĂ©sente les diffĂ©rentes mĂ©thodes et outils qui ont Ă©tĂ© utilisĂ©s pour gĂ©rer le suivi du projet. La partir de conclusion donne un bilan personnel sur le travail effectuĂ©

    Tokiwi - Agenda et planificateur d’évĂ©nements

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    Le but de ce travail de Bachelor est de dĂ©velopper une application faisant office d’agenda et de planificateur d’évĂ©nements pour la plateforme Web tokiwi. Elle doit contenir les fonctionnalitĂ©s de base d’un agenda mais Ă©galement offrir la possibilitĂ© de proposer diverses dates pour un Ă©vĂ©nement et interagir avec d’autres outils proposĂ©s par le systĂšme tels que le gestionnaire de fichiers. tokiwi Ă©tant avant tout un site proposant Ă  ses utilisateurs de gĂ©rer leurs activitĂ©s, un outil comme celui rĂ©alisĂ© dans ce travail est un Ă©lĂ©ment indispensable afin de susciter de l’intĂ©rĂȘt auprĂšs des internautes

    Valrando – CrĂ©ation d’un site web mobile

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    Valrando est l’association valaisanne de randonnĂ©es. Cette association est responsable de la crĂ©ation et de la maintenance du rĂ©seau pĂ©destre ainsi que des pistes cyclables pour tout le canton. En plus de ces activitĂ©s, Valrando propose chaque annĂ©e environ cinquante randonnĂ©es guidĂ©es ainsi que dix Ă  quinze sĂ©jours. Ces randonnĂ©es sont ouvertes aux 2000 membres de l’association tout comme aux personnes non-membres. Dans le cadre d’une intĂ©gration plus forte des nouvelles technologies, l’association a demandĂ© la rĂ©alisation d’une application web pour tĂ©lĂ©phones mobiles permettant aux participants de s’inscrire aux diffĂ©rentes activitĂ©s proposĂ©es. Ne possĂ©dant aucune application permettant de gĂ©rer leurs activitĂ©s, cette requĂȘte a impliquĂ© le dĂ©veloppement d’une console d’administration redĂ©finissant toutes les mĂ©thodes de travail de l’association
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