Autonomous Robot Controller Using Bitwise GIBBS Sampling

International audienceIn the present paper we describe a bio-inspired non von Neumann controller for a simple sensorimotor robotic system. This controller uses a bitwise version of the Gibbs sampling algorithm to select commands so the robot can adapt its course of action and avoid perceived obstacles in the environment. The VHDL specification of the circuit implementation of this controller is based on stochastic computation to perform Bayesian inference at a low energy cost. We show that the proposed unconventional architecture allows to successfully carry out the obstacle avoidance task and to address scalability issues observed in previous works

Autonomous Robot Controller Using Bitwise GIBBS Sampling

International audienceIn the present paper we describe a bio-inspired non von Neumann controller for a simple sensorimotor robotic system. This controller uses a bitwise version of the Gibbs sampling algorithm to select commands so the robot can adapt its course of action and avoid perceived obstacles in the environment. The VHDL specification of the circuit implementation of this controller is based on stochastic computation to perform Bayesian inference at a low energy cost. We show that the proposed unconventional architecture allows to successfully carry out the obstacle avoidance task and to address scalability issues observed in previous works

Sécurité et confidentialité d'une plateforme collaborative Business to Business

Supplier Impersonation Fraud (SIF) is a kind of fraud occuring in a Business-To-Business context (B2B), where a fraudster impersonates a supplier in order to trigger an illegitimate payment from a company. Most of the exisiting systems focus solely on a single, "intra-company" approach in order to detect such kind of fraud. However, the companies are part of an ecosystem where multiple agents interacts, and such interaction hav yet to be integrated as a part of the existing detection techniques. In this thesis we propose to use state-of-the-art techniques in Machine Learning in order to build a detection system for such frauds, based on the elaboration of a model using historical transactions from both the targeted companies and the relevant other companies in the ecosystem (contextual data). We perform detection of anomalous transactions when significant change in the payment behavior of a company is detected. Two ML-based systems are proposed in this work: ProbaSIF and GraphSIF. ProbaSIF uses a probabilistic approach (urn model) in order to asert the probability of occurrence of the account used in the transaction in order to assert its legitimacy. We use this approach to assert the differences yielded by the integration of contextual data to the analysis. GraphSIF uses a graph-based approach to model the interaction between client and supplier companies as graphs, and then uses these graph as training data in a Self-Organizing Map-Clustering model. The distance between a new transaction and the center of the cluster is used to detect changes in the behavior of a client company. These two systems are compared with a real-life fraud detection system in order to assert their performance.La fraude au fournisseur (Supplier Impersonation Fraud, SIF) est un type de fraude se produisant dans un contexte Business-to-Business (B2B), où des entreprises et des commerces interagissent entre eux, plutôt qu'avec le consommateur. Une fraude au fournisseur est effectuée lorsqu'une entreprise (fournisseur) proposant des biens ou des services à une autre entreprise (client) a son identité usurpée par un fraudeur. Dans cette thèse, nous proposons, d'utiliser les techniques et outils récents en matière d'apprentissage machine (Machine Learning) afin de résoudre à ces différents points, en élaborant des systèmes de détection de fraudes se basant sur l'analyse de données. Deux systèmes de détection de fraude basés sur l'analyse de données sont proposés: ProbaSIF et GraphSIF. Ces deux systèmes se composent d'abord d'une phase d'entraînement où les transactions historiques sont utilisées pour calculer un modèle de données, puis d'une phase de test où la légitimité de chaque transaction considérée est déterminée. ProbaSIF est un système de détection de fraudes au fournisseur qui se base sur un modèle bayésien (Dirichlet-Multinomial). ProbaSIF utilise la probabilité d'un compte en banque à être utilisé dans une transaction future d'une entreprise pour déterminer sa fiabilité. GraphSIF, le second système de détection de fraude au fournisseur que nous proposons, a pour but d'analyser les propriétés relationnelles créées par l'échange de transactions entre une entreprise et ses fournisseurs. À cette fin, une séquence de différents graphes compilant tous les liens créés entre l'entreprise, ses fournisseurs, et les comptes en banque utilisés pour payer ces fournisseurs, appelés séquence de comportement, est générée. Une transaction est catégorisée en l'ajoutant au graphe le plus récent de la séquence et en analysant les motifs formés, et en les comparant à ceux précédemment trouvés dans la séquence de comportement.Ces deux systèmes sont comparés avec un jeu de données réelles afin d’examiner leurs performances

Sécurité et confidentialité d'une plateforme collaborative Business to Business

Supplier Impersonation Fraud (SIF) is a kind of fraud occuring in a Business-To-Business context (B2B), where a fraudster impersonates a supplier in order to trigger an illegitimate payment from a company. Most of the exisiting systems focus solely on a single, "intra-company" approach in order to detect such kind of fraud. However, the companies are part of an ecosystem where multiple agents interacts, and such interaction hav yet to be integrated as a part of the existing detection techniques. In this thesis we propose to use state-of-the-art techniques in Machine Learning in order to build a detection system for such frauds, based on the elaboration of a model using historical transactions from both the targeted companies and the relevant other companies in the ecosystem (contextual data). We perform detection of anomalous transactions when significant change in the payment behavior of a company is detected. Two ML-based systems are proposed in this work: ProbaSIF and GraphSIF. ProbaSIF uses a probabilistic approach (urn model) in order to asert the probability of occurrence of the account used in the transaction in order to assert its legitimacy. We use this approach to assert the differences yielded by the integration of contextual data to the analysis. GraphSIF uses a graph-based approach to model the interaction between client and supplier companies as graphs, and then uses these graph as training data in a Self-Organizing Map-Clustering model. The distance between a new transaction and the center of the cluster is used to detect changes in the behavior of a client company. These two systems are compared with a real-life fraud detection system in order to assert their performance.La fraude au fournisseur (Supplier Impersonation Fraud, SIF) est un type de fraude se produisant dans un contexte Business-to-Business (B2B), où des entreprises et des commerces interagissent entre eux, plutôt qu'avec le consommateur. Une fraude au fournisseur est effectuée lorsqu'une entreprise (fournisseur) proposant des biens ou des services à une autre entreprise (client) a son identité usurpée par un fraudeur. Dans cette thèse, nous proposons, d'utiliser les techniques et outils récents en matière d'apprentissage machine (Machine Learning) afin de résoudre à ces différents points, en élaborant des systèmes de détection de fraudes se basant sur l'analyse de données. Deux systèmes de détection de fraude basés sur l'analyse de données sont proposés: ProbaSIF et GraphSIF. Ces deux systèmes se composent d'abord d'une phase d'entraînement où les transactions historiques sont utilisées pour calculer un modèle de données, puis d'une phase de test où la légitimité de chaque transaction considérée est déterminée. ProbaSIF est un système de détection de fraudes au fournisseur qui se base sur un modèle bayésien (Dirichlet-Multinomial). ProbaSIF utilise la probabilité d'un compte en banque à être utilisé dans une transaction future d'une entreprise pour déterminer sa fiabilité. GraphSIF, le second système de détection de fraude au fournisseur que nous proposons, a pour but d'analyser les propriétés relationnelles créées par l'échange de transactions entre une entreprise et ses fournisseurs. À cette fin, une séquence de différents graphes compilant tous les liens créés entre l'entreprise, ses fournisseurs, et les comptes en banque utilisés pour payer ces fournisseurs, appelés séquence de comportement, est générée. Une transaction est catégorisée en l'ajoutant au graphe le plus récent de la séquence et en analysant les motifs formés, et en les comparant à ceux précédemment trouvés dans la séquence de comportement.Ces deux systèmes sont comparés avec un jeu de données réelles afin d’examiner leurs performances

GraphSIF: analyzing flow of payments in a Business-to-Business network to detect supplier impersonation

International audienc

Supplier Impersonation Fraud Detection using Bayesian Inference

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Supplier Impersonation Fraud Detection in Business-To-Business Transaction Networks Using Self-Organizing Maps

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Supplier Impersonation Fraud Detection using Bayesian Inference

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Exploratory Study of Privacy Preserving Fraud Detection

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De la nature à la technologie soutenable: le biomimétisme

La pièce jointe .mp3 viendra éventuellement. En cours de discussion avec la production.De la nature à la technologie soutenable : le biomimétisme Vous vous demandez quel peut être le rapport entre la bardane, le puceron et les neurones ? Alors cette émission de Sciences pour Tous organisée par DéMesures est faite pour vous ! Pour écouter l’émission c’est par ici ! LES INVITÉS Yvan Rahbé, chercheur au laboratoire de microbiologie MAP à Lyon. Victor Lequay, doctorant en 3e année de thèse au laboratoire d’informatique LIRIS à Lyon, spécialisé dans les systèmes multi-agents. Aline Bel-Brunon, maître de conférences au LaMCoS, où elle fait de la biomécanique des tissus mous. Laurent David, professeur des universités à l’université Claude Bernard Lyon 1, spécialisé dans l’étude structurale des polymères, en particulier dans les polymères du monde vivant. I. Qu’est-ce que le biomimétisme ? Thèmes abordés : - définition du terme biomimétisme - bref historique du biomimétisme - exemples d’objets de la vie courante issus du biomimétisme - bio-inspirations issues du monde minéral Pour aller plus loin: ● Asknature, base de données du Biomimétisme créée par Jeanine Benyus et Biomimicry 3.8. ● Biomimicry, portail majeur de Biomimicry 3.8, de Janine Benyus et Dr. Dayna Baumeister. ● Le ceebios, portail du biomimétisme français. ● Portail européen sur le biomimétisme ● Roger Callois et son travail sur les pierres II. Le puceron, source d’inspiration ? Thèmes abordés : - la biologie du puceron - propriétés mécaniques de la cuticule et du stylet du puceron - applications, notamment en chirurgie Pour aller plus loin: ● Page de l’EPI (Equipe Projet Interdisciplinaire) sur le cuticule, dite EPI-Cuticle Encyclop’Aphid, de l’INRA ● Articles de Biofutur sur les pucerons ● Rahbé Y, Charles H, Calevro F, Simon JC, Rispe C. Unis pour survivre : les pucerons et leurs bactéries symbiotiques. Biofutur. 2007 juillet-août 2007:49-52. ● Giordanengo P, Febvay G, Rahbé Y. Comment les pucerons manipulent les plantes. Biofutur. 2007 juillet-août 2007:35-8. III. Quand l’informatique s’inspire de la nature Thèmes abordés : - définition du concept d’informatique bio-inspirée - bref historique - réseaux de neurones - systèmes multi-agents, notion d’émergence - algorithmes génétiques Pour aller plus loin: ● Article wikipédia sur le concept de Natural Computing ● Article wikipédia sur le concept d’informatique bio-inspirée ● Présentation historique des réseaux neuronaux ● Article wikipédia sur l’algorithme de colonies de fourmis ● Page originelle des boids (bird-like object) qui a donné naissance aux simulations d'essaims ● Exemple de vidéo de boids ● Un exemple de simulation basée sur les algorithmes génétiques avec un individu qui doit apprendre à sauter au dessus d’une balle. ● Netlogo, pour visualiser la dynamique de différents modèles en fonction des valeurs de paramètres que vous choisissez. Ici l’exemple de l’algorithme de colonies de fourmis. Musiques Grantchester Meadows, Pink Floyd Raven, Gogo pengui