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SUMMARY:HDR Defense : Simon Perdrix
DESCRIPTION:Thursday 19th of September at 10H30 am in room Coo5\, Simon Perdrix\, researcher CNRS in our team Mocqua\, will defend his HDR (habitation to conduction research) entitled : \n« Approches Graphiques en Informatique Quantique » \nMembers of Jury : \nOlivier Bournez\, Professeur à l’Ecole Polytechnique\nBob Coecke\, Professeur à l’Université d’Oxford\nEmmanuel Jeandel\, Professeur à l’Université de Lorraine\nElham Kashefi\, Directrice de Recherche CNRS\nIordanis Kerenidis\, Directeur de Recherche CNRS\nMichele Pagani\, Professeur à l’Université Paris Diderot \nPersonnal website of Simon Perdrix  \nMore about Mocqua Team
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SUMMARY:PhD Defense : Renaud Vilmart
DESCRIPTION:Renaud Vilmart\, PhD student at Université de Lorraine in Mocqua team will defend his thesis on Thursday\, Septembre the 19th at 3.00 pm in room C005.\nHis thesis is entitled : « ZX-Calculi for Quantum Computing and their Completeness ». \nHe received the Kleene Award at LICS\, a famous international conference on logic. Read the article (french)
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SUMMARY:Soutenance de thèse / PhD Defense - Khadija Musayeva
DESCRIPTION:(English version below)\n\n\nIntitulé : « Performances en généralisation des classifieurs multi-classes à marge« \n\nLe lundi 23 septembre à 09h30 en salle C005 au Loria. La soutenance aura lieu en anglais. \nRapporteurs :\nSana Louhichi\, Professeur\, Université de Grenoble Alpes\nYounès Bennani\, Professeur\, Université Paris 13 \nExaminateurs :\nAnne Boyer\, Professeur\, Université de Lorraine\nMyriam Maumy-Bertrand\, Maı̂tre de Conférences\, Université de Strasbourg \nDirecteurs de thèse :\nYann Guermeur\, Directeur de Recherche CNRS\, Nancy\nFabien Lauer\, Maı̂tre de Conférences\, Université de Lorraine \nRésumé : \nCette thèse porte sur la théorie de la discrimination multi-classe à marge. Elle a pour cadre la théorie statistique de l’apprentissage de Vapnik et Chervonenkis. L’objectif est d’établir des bornes de généralisation possédant une dépendances explicite au nombre C de catégories\, à la taille m de l’échantillon et au paramètre de marge gamma\, lorsque la fonction de perte considérée est une fonction de perte à marge possédant la propriété d’être lipschitzienne. La borne de généralisation repose sur la performance empirique du classifieur ainsi que sur sa « capacité ». Dans cette thèse\, les mesures de capacité considérées sont les suivantes : la complexité de Rademacher\,les nombres de recouvrement et la dimension fat-shattering. Nos principales contributions sont obtenues sous l’hypothèse que les classes de fonctions composantes calculées par le classifieur ont des dimensions fat-shattering polynomiales et que les fonctions composantes sont indépendantes. \nDans le contexte du schéma de calcul introduit par Mendelson\, qui repose sur les relations entre les mesures de capacité évoquées plus haut (chaînage\, résultats combinatoires…)\, nous étudions l’impact que la décomposition au niveau de l’une de ces mesures de capacité a sur les dépendances (de la borne de généralisation) à C\, m et gamma. En particulier\, nous démontrons que la dépendance à C peut être considérablement améliorée par rapport à l’état de l’art si la décomposition est reportée au niveau du nombre de recouvrement ou de la dimension fat-shattering. Ce changement peut affecter négativement le taux de convergence (dépendance à m)\, ce qui souligne le fait que l’optimisation par rapport aux trois paramètres fondamentaux se traduit par la recherche d’un compromis. \n\n\n\n_______________ \nTitle : « Generalization performance of margin multi-category classifiers » \n\n\nMonday September 23 at 09h30 in room C005\, Loria. The defense will be in English. \nReferees:\nSana Louhichi\, Professor\, University of Grenoble Alpes\nYounès Bennani\, Professor\, University of Paris 13 \nExaminers:\nAnne Boyer\, Professor\, University of Lorraine\nMyriam Maumy-Bertrand\, Assistant Professor\, University of Strasbourg \nAdvisors:\nYann Guermeur\, Research Scientist CNRS\, Nancy\nFabien Lauer\, Assistant Professor\, University of Lorraine \n\n\nAbstract:This thesis deals with the theory of margin multi-category classification\, and is based on the statistical learning theory founded by Vapnik and Chervonenkis. We are interested in deriving generalization bounds (guaranteed risks) with explicit dependencies on the number C of categories\, the sample size m and the margin parameter gamma\, when the loss function considered is a Lipschitz continuous margin loss function. Generalization bounds rely on the empirical performance of the classifier as well as its « capacity ». In this work\, the following scale-sensitive capacity measures are considered: the Rademacher complexity\, the covering numbers and the fat-shattering dimension. Our main contributions are obtained under the assumption that the classes of component functions implemented by a classifier have polynomially growing fat-shattering dimensions and that the component functions are independent. \nIn the context of the pathway of Mendelson\, which relates the Rademacher complexity to the covering numbers and the latter to the fat-shattering dimension\, we study the impact that decomposing at the level of one of these capacity measures has on the dependencies on C\, m and gamma. In particular\, we demonstrate that the dependency on C can be substantially improved over the state of the art if the decomposition is postponed to the level of the metric entropy or the fat-shattering dimension. On the other hand\, this impacts negatively the rate of convergence (dependency on m)\, an indication of the fact that optimizing the dependencies on the three basic parameters amounts to looking for a trade-off.
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Nicolas Schnepf
DESCRIPTION:(English version below) \nNicolas Schnepf soutiendra le lundi 30 septembre à 14h00 en salle A008\, au Loria. Elle aura lieu en français. \nIntitulé : « Orchestration et vérification de fonctions de sécurité pour des environnements intelligents » \nRapporteurs :\nChristine Choppy\, Professeur\, Université Paris 13\nStephano Secci\, Professeur\, Université Paris 6 \nExaminateurs :\nSandrine Vaton\, Professeur\, Université Bretagne-Loire\nFrançois Charoy\, Professeur\, Université de Lorraine \nDirecteurs de thèse :\nStephan Merz\, Professeur\, INRIA Nancy\nRémi Badonnel\, Maître de conférences\, Université de Lorraine \nRésumé : \nLes équipements intelligents\, notamment les smartphones\, sont la cible de nombreuses attaques de sécurité. Par ailleurs\, la mise en oeuvre de mécanismes de protection usuels est souvent inadaptée du fait de leurs ressources fortement contraintes. Dans ce contexte\, nous proposons d’utiliser des chaînes de fonctions de sécurité qui sont composées de plusieurs services de sécurité\, tels que des pare-feux ou des antivirus\, automatiquement configurés et déployés dans le réseau. Cependant\, ces chaînes sont connues pour être difficiles à valider. Cette difficulté est causée par la complexité de ces compositions qui impliquent des centaines\, voire des milliers de règles de configuration. \nDans cette thèse\, nous proposons l’architecture d’un orchestrateur exploitant la programmabilité des réseaux pour automatiser la configuration et le déploiement de chaînes de fonctions de sécurité. Il est important que ces chaînes de sécurité soient correctes afin de éviter l’introduction de failles de sécurité dans le réseau. Aussi\, notre orchestrateur repose sur des méthodes automatiques de vérification et de synthèse\, encore appelées méthodes formelles\, pour assurer la correction des chaînes. Notre travail appréhende également l’optimisation du déploiement des chaînes dans le réseau\, afin de préserver ses ressources et sa qualité de service. \n  \n_______________ \nNicolas Schnepf  will defend his thesis on Monday September 30 at 14h00 in room A008\, LORIA. The defense will be in French. \nPh.D. thesis entitled : « Orchestration and verification of security functions for smart environments » \nReferees:\nChristine Choppy\, Professor\, University Paris 13\nStephano Secci\, Professor\, University Paris 6 \nExaminers:\nSandrine Vaton\, Professeur\, University of Bretagne-Loire\nFrançois Charoy\, Professeur\, University of Lorraine \nAdvisors:\nStephan Merz\, Professor\, INRIA Nancy\nRémi Badonnel\, Assistant professor\, University of Lorraine \nAbstract: \nSmart environments\, in particular smartphones\, are the target of multiple security attacks. Moreover\, the deployment of traditional security mechanisms is often inadequate due to their highly constrained resources. In that context\, we propose to use chains of security functions which are composed of several security services\, such as firewalls or antivirus\, automatically configured and deployed in the network. Chains of security functions are known as being error prone and hard to validate. This difficulty is caused by the complexity of these constructs that involve hundreds and even thousands of configuration rules. \nIn this PhD thesis\, we propose the architecture of an orchestrator\, exploiting the programmability brought by software defined networking\, for the automated configuration and deployment of chains of security functions. It is important to automatically insure that these security chains are correct\, before their deployment in order to avoid the introduction of security breaches in the network. To do so\, our orchestrator relies on methods of automated verification and synthesis\, also known as formal methods\, to ensure the correctness of the chains. Our work also consider the optimization of the deployment of chains of security functions in the network\, in order to maintain its resources and quality of service. \n  \n 
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