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D3 Seminar : Networks, Systems and Services

janvier 26

The D3 séminal will start on Friday 26th of January with 2 talks :

10h30 (salle B013): Benjamin Camus (post-doctorant à l’IRISA)
Titre : Optimisation de la Consommation en Energie Verte des Clouds

 
Résumé : Les gestionnaires de cloud déploient de plus en plus de centres de calcul. Cette croissance des infrastructures va de paire avec une augmentation considérable de la consommation énergétique du cloud. L’impact écologique de ce système d’information devient alors problématique. Pour réduire leurs empruntes carbones, certains gestionnaires équipent leurs centres de calcul de moyens de production d’énergie renouvelable. L’objectif qui nous intéresse ici est alors d’optimiser la consommation en énergie verte de ces clouds. Les problèmes rencontrés sont multiples : Comment prédire les productions en énergies vertes alors que celles-ci sont intermittentes par nature ? Quels leviers peut-on utiliser et quelles sont leurs contraintes ? Quelles méthodes d’optimisation définir ? Comment valider expérimentalement les solutions proposées ? Dans cette présentation, nous détaillerons comment nous nous attaquons à ces problématiques en se basant sur une modélisation stochastique des productions en énergie verte. L’optimisation s’effectue grâce au placement et la migration de machines virtuelles, à l’allumage et l’extinction de machines physiques, ainsi qu’au concept de « migration virtuelle » d’énergie entre centres de calcul. Les solutions proposées offrent de meilleurs résultats que des approches classiques de la littérature. Nous détaillerons comment nous validons notre approche en (co-)simulations grâce au logiciel SimGrid.
14h(B013): Samuel Marchand (post-doctorant à l’Université Aalto, Finlande)
Title: Machine Learning & Security: Detection, Prediction and Beyond
Abstract: Modern computing systems are already ubiquitous and evolve to become increasingly autonomous and dynamic. This evolution has an impact on the range of threats that apply to systems, also called attack surface. The attack surface is becoming larger, more complex and dynamic. Defining security requirements and policies in such complex scenarios as well as adapting these policies when the attack surface evolves is challenging. This task requires automated and adaptive methods that machine learning can provide. While being mostly used for detection purposes until now, the latest progress in machine learning open doors for new applications to security and privacy.
I will present three example applications of machine learning to improve network and systems security. Two relate to detection, namely the detection of phishing webpages with supervised machine learning algorithms and the automated identification of vulnerable IoT devices by monitoring their communications. The last application relates to the prediction and generation of domain names likely to be used for phishing. I will conclude this presentation by presenting future  research venue for applying machine learning for security by increasing the autonomy of systems in defining their security on their own.


Merci de bloquer déjà ces deux créneaux dans vos agendas.

Benjamin Camus candidatera sur le poste de MCF, et Samuel Marchand aux concours CNRS.

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Date :
janvier 26
Catégorie d’Évènement:

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