Intrusion Detection Based on Big Data Fuzzy Analytics

In today’s world, Intrusion Detection System (IDS) is one of the significant tools used to the improvement of network security, by detecting attacks or abnormal data accesses. Most of existing IDS have many disadvantages such as high false alarm rates and low detection rates. For the IDS, dealing with distributed and massive data constitutes a challenge. Besides, dealing with imprecise data is another challenge. This paper proposes an Intrusion Detection System based on big data fuzzy analytics; Fuzzy C-Means (FCM) method is used to cluster and classify the pre-processed training dataset. The CTU-13 and the UNSW-NB15 are used as distributed and massive datasets to prove the feasibility of the method. The proposed system shows high performance in terms of accuracy, precision, detection rates, and false alarms

Biochemical status, oxidative and antioxidant responses after 3-month specific training in elite karate athletes

Aim To investigate the effects of 3-month-long specific training program on biochemical status, oxidative and antioxidant responses in elite karatekas. Methods Twenty male karatekas [BMI: 21.9 ± 2.4 (kg/m2)] participated in this study. They performed a 3-month specific training to prepare for an international competition. We measured selected biochemical parameters, the oxidative and antioxidant responses before (T0) and after 3 months of intense karate training (T1). Results We found significant increases in catalase activity (26.3% ± 21.3%, p  Conclusions The specific training program improves the prooxidant–antioxidant balance of elite karate athletes. It could be recommended for athletes having similar physical fitness level

Motion learning using spatio-temporal neural network

Motion trajectory prediction is one of the key areas in behaviour and surveillance studies. Many related successful applications have been reported in the literature. However, most of the studies are based on sigmoidal neural networks in which some dynamic properties of the data are overlooked due to the absence of spatiotemporal encoding functionalities. Even though some sequential (motion) learning studies have been proposed using spatiotemporal neural networks, as in those sigmoidal neural networks, the approach used is mainly supervised learning. In such learning, it requires a target signal, in which this is not always available in some applications. For this study, motion learning using spatio temporal neural network is proposed. The learning is based on reward-modulated spike-timing-dependent plasticity (STDP), whereby the learning weight adjustment provided by the standard STDP is modulated by the reinforcement. The implementation of reinforcement approach for motion trajectory can be regarded as a major contribution of this study. In this study, learning is implemented on a reward basis without the need for learning targets.The algorithm has shown good potential in learning motion trajectory particularly in noisy and dynamic settings. Furthermore, the learning uses generic neural network architecture, which makes learning adaptable for many applications

Infarctus osseux vertébraux : description et analyse de données épidémiologiques, clinico-biologiques et radiologiques issues d'une cohorte des hôpitaux universitaires de Strasbourg et d'une revue de la littérature/thèse présentée pour le diplôme d'État d

Médecine (rhumatologie)Introduction : Les infarctus osseux sont le reflet radiologique d’une ischémie ostéo-médullaire prolongée aboutissant à une nécrose avasculaire du tissu osseux et de la moelle osseuse. Les infarctus osseux vertébraux sont par contre une entité souvent mal décrite, appelés confusément « ostéonécrose ». Nous avons cherché à identifier les cas d’infarctus osseux vertébraux diagnostiqués aux Hôpitaux Universitaires de Strasbourg et effectué une revue de la littérature. Matériel et méthodes : Nous avons effectué une analyse du contenu des comptes-rendus radiologiques des Hôpitaux Universitaires de Strasbourg via le logiciel Xplore. Nous avons cherché à identifier les cas d’infarctus osseux vertébraux dans la littérature. Nous avons exclu les cas de nécrose avasculaire dont l’origine n’était pas systémique. Nous avons donc exclu entres autres les cas de pseudarthroses vertébrales, les infarctus osseux liés à une ischémie de la moelle spinale isolée, la présence d’une cause locale de type infection, radiothérapie ou chirurgie. Résultats : Au total, 15 cas d’infarctus osseux vertébraux ont été recensés au sein des Hôpitaux Universitaires de Strasbourg et 19 cas au sein de la revue de la littérature. 70,5 % des patients ont présenté une manifestation douloureuse rachidienne ayant mené à la réalisation d’une imagerie du rachis. Concernant les facteurs de risques mis en évidence, 29,4 % des patients atteints d’infarctus osseux vertébraux étaient atteints d’une hémopathie maligne, tous sauf un patient avaient été traités par chimiothérapie anti-cancéreuse. 26,4 % des patients étaient atteints d’une drépanocytose. 11,7 % des patients étaient d’un syndrome des antiphospholipides et 8,8 % des patients étaient atteints d’une maladie de Gaucher. Les autres facteurs de risque représentés étaient la présence d’une infection par le VIH, d’une pancréatite aigüe, d’une aortite, d’une maladie de Behçet. Dans un seul cas, aucun facteur de risque n’a été identifié. Une corticothérapie prolongée et/ou à forte dose concernait 41 % des patients. 35,3 % des patients ont été touchés par la survenue antérieure ou simultanée d’une ostéonécrose ou d’un infarctus osseux sur le squelette périphérique. Enfin, 17,6 % des patients atteints d’infarctus osseux vertébraux ont présenté une complication à type de fracture vertébrale. Conclusion : Les infarctus osseux vertébraux sont rares mais possiblement sous-diagnostiqués. Les patients concernés sont généralement atteints d’une pathologie sous-jacente grave comme la drépanocytose, les hémopathies malignes lymphoïdes ou un syndrome des antiphospholipides et par ailleurs souvent traités par corticothérapie. Les mécanismes physiopathologiques peuvent différer mais tous aboutissent à la constitution d’une nécrose ostéo-médullaire d’origine vasculaire similaire aux épisodes survenant sur le squelette périphériqu

Clusterisation et conservation d’énergie dans les réseaux ad hoc hybrides à grande échelle

Dans le cadre des réseaux ad hoc à grande envergure, le concept de clusterisation peut être mis à profit afin de faire face aux problèmes de passage à l'échelle et d'accroître les performances du système. Tout d’abord, cette thèse présente notre algorithme de clusterisation TBCA ‘Tiered based Clustering algorithm’, ayant pour objectif d’organiser le processus de clusterisation en couches et de réduire au maximum le trafic de contrôle associé à la phase d’établissement et de maintenance de l’infrastructure virtuelle générée. La formation et la maintenance d’une infrastructure virtuelle ne sont pas une fin en soi. Dans cet axe, on a exploité les apports de notre mécanisme de clusterisation conjointement avec le mode veille, à travers la proposition de l’approche de conservation d’énergie baptisée CPPCM ‘Cluster based Prioritized Power Conservation Mechanism’ avec deux variantes. Notre objectif principal est de réduire la consommation d’énergie tout en assurant l’acheminement des paquets de données sans endurer des temps d’attente importants aux niveaux des files d’attente des nœuds impliqués dans le transfert. Nous avons proposé aussi un algorithme de routage LCR ‘Layered Cluster based Routing’ se basant sur l’existence d’une infrastructure virtuelle. L’exploitation des apports de notre mécanisme TBCA et la limitation des tâches de routage additionnelles à un sous ensemble de nœuds sont des atouts pour assurer le passage à l’échelle de notre algorithme.Relying on a virtual infrastructure seems a promising approach to overcome the scalability problem in large scale ad hoc networks. First, we propose a clustering mechanism, TBCA ‘Tiered based Clustering algorithm’, operating in a layered manner and exploiting the eventual collision to accelerate the clustering process. Our mechanism does not necessitate any type of neighbourhood knowledge, trying to alleviate the network from some control messages exchanged during the clustering and maintenance process. Since the energy consumption is still a critical issue, we combining a clustering technique and the power saving mode in order to conserve energy without affecting network performance. The main contribution of our power saving approach lies on the differentiation among packets based on the amount of network resources they have been so far consumed. Besides, the proposed structure of the beacon interval can be adjusted dynamically and locally by each node according to its own specific requirements. We propose also a routing algorithm, LCR ‘Layered Cluster based Routing’. The basic idea consists on assigning additional tasks to a limited set of dominating nodes, satisfying specific requirements while exploiting the benefits of our clustering algorithm TBCA

Clusterisation et conservation d’énergie dans les réseaux ad hoc hybrides à grande échelle

Dans le cadre des réseaux ad hoc à grande envergure, le concept de clusterisation peut être mis à profit afin de faire face aux problèmes de passage à l'échelle et d'accroître les performances du système. Tout d’abord, cette thèse présente notre algorithme de clusterisation TBCA ‘Tiered based Clustering algorithm’, ayant pour objectif d’organiser le processus de clusterisation en couches et de réduire au maximum le trafic de contrôle associé à la phase d’établissement et de maintenance de l’infrastructure virtuelle générée. La formation et la maintenance d’une infrastructure virtuelle ne sont pas une fin en soi. Dans cet axe, on a exploité les apports de notre mécanisme de clusterisation conjointement avec le mode veille, à travers la proposition de l’approche de conservation d’énergie baptisée CPPCM ‘Cluster based Prioritized Power Conservation Mechanism’ avec deux variantes. Notre objectif principal est de réduire la consommation d’énergie tout en assurant l’acheminement des paquets de données sans endurer des temps d’attente importants aux niveaux des files d’attente des nœuds impliqués dans le transfert. Nous avons proposé aussi un algorithme de routage LCR ‘Layered Cluster based Routing’ se basant sur l’existence d’une infrastructure virtuelle. L’exploitation des apports de notre mécanisme TBCA et la limitation des tâches de routage additionnelles à un sous ensemble de nœuds sont des atouts pour assurer le passage à l’échelle de notre algorithme.Relying on a virtual infrastructure seems a promising approach to overcome the scalability problem in large scale ad hoc networks. First, we propose a clustering mechanism, TBCA ‘Tiered based Clustering algorithm’, operating in a layered manner and exploiting the eventual collision to accelerate the clustering process. Our mechanism does not necessitate any type of neighbourhood knowledge, trying to alleviate the network from some control messages exchanged during the clustering and maintenance process. Since the energy consumption is still a critical issue, we combining a clustering technique and the power saving mode in order to conserve energy without affecting network performance. The main contribution of our power saving approach lies on the differentiation among packets based on the amount of network resources they have been so far consumed. Besides, the proposed structure of the beacon interval can be adjusted dynamically and locally by each node according to its own specific requirements. We propose also a routing algorithm, LCR ‘Layered Cluster based Routing’. The basic idea consists on assigning additional tasks to a limited set of dominating nodes, satisfying specific requirements while exploiting the benefits of our clustering algorithm TBCA

Comparative Study between Big Data Analysis Techniques in Intrusion Detection

Cybersecurity ventures expect that cyber-attack damage costs will rise to $11.5 billion in 2019 and that a business will fall victim to a cyber-attack every 14 seconds. Notice here that the time frame for such an event is seconds. With petabytes of data generated each day, this is a challenging task for traditional intrusion detection systems (IDSs). Protecting sensitive information is a major concern for both businesses and governments. Therefore, the need for a real-time, large-scale and effective IDS is a must. In this work, we present a cloud-based, fault tolerant, scalable and distributed IDS that uses Apache Spark Structured Streaming and its Machine Learning library (MLlib) to detect intrusions in real-time. To demonstrate the efficacy and effectivity of this system, we implement the proposed system within Microsoft Azure Cloud, as it provides both processing power and storage capabilities. A decision tree algorithm is used to predict the nature of incoming data. For this task, the use of the MAWILab dataset as a data source will give better insights about the system capabilities against cyber-attacks. The experimental results showed a 99.95% accuracy and more than 55,175 events per second were processed by the proposed system on a small cluster