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SUMMARY:Soutenance de thèse : Joannès Guichon (Mocqua & Simbiot)
DESCRIPTION:Joannès Guichon (Mocqua & Simbiot)\, soutiendra sa thèse le 31 août 2026 à 10 heure en salle C005\, avec un exposé intitulé  \n« Étude du problème de la réduction de dettes mutuelles dans les réseaux de paiement entre entreprises ».\n\nComposition du jury :\n\nRapporteurs   :\n– Agnieszka Rusinowska \, Directrice de recherche CNRS\, Université Paris 1\n– Jean-Loup Guillaume\, Professeur Université La Rochelle\, L3i\n\n\nExaminateurs :\n– Ammar Oulamara\,  Professeur Université de Lorraine\, Loria\n– Lionel Tabourier\, Maître de Conférences (HdR)\, Sorbonne Université\, LIP6\n– Yamina Tadjeddine Fourneyron\, Professeur Université de Lorraine\, BETA\n– Annick Vignes\, Directrice de recherche\, INRAE et ENPC\n\n\n\n\nEncadrants :\n\n\n\nDirecteur : Sylvain Contassot-Vivier\, Professeur à l’Université de Lorraine\, chercheur au Loria (Simbiot)\nCo-directeur : Nazim Fatès\, Chargé de recherches (HdR) au Centre Inria de l’Université de Lorraine (Mocqua)\n\n\n\n___________________________________\n\n\n\n\nJoannès Guichon (Mocqua & Simbiot) is pleased to invite you to his PhD thesis defense.\n\nTitle: « Study of the mutual debts reduction problem in B2B networks. »\n\nDefense committee:\n\n\nRapporteurs   :\n– Agnieszka Rusinowska \, Directrice de recherche CNRS\, Université Paris 1\n– Jean-Loup Guillaume\, Professeur Université La Rochelle\, L3i\n\n\nExaminateurs :\n– Ammar Oulamara\,  Professeur Université de Lorraine\, Loria\n– Lionel Tabourier\, Maître de Conférences (HdR)\, Sorbonne Université\, LIP6\n– Yamina Tadjeddine Fourneyron\, Professeur Université de Lorraine\, BETA\n– Annick Vignes\, Directrice de recherche\, INRAE et ENPC\n\nDirector : Sylvain Contassot-Vivier\, Professeur à l’Université de Lorraine\, chercheur au Loria (Simbiot)\nCo-director : Nazim Fatès\, Chargé de recherches (HdR) au Centre Inria de l’Université de Lorraine (Mocqua)
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SUMMARY:Soutenance de thèse : Wafik Zahwa (Resist-Pesto)
DESCRIPTION:Wafik Zahwa (Resist-Pesto)\, soutiendra sa thèse le 25 septembre 2026 à 13 heure en salle C005\, avec un exposé intitulé  \n » In-Network Placement of Access Control Lists Under Constraints « .\n\nComposition du jury :\n\nRapporteurs :\nStefano Secci\, Professeur au CNAM\, Paris\nHind Castel-Taleb\, Professeure à Télécom SudParis\nExaminateurs :\nNoura Limam\, Research Assistant Professor\, University of Waterloo\, Canada\nBernardetta Addis\, Professeure à l’Université de Lorraine\nEncadrants :\nAbdelkader Lahmadi\, Professeur à l’Université de Lorraine\, chercheur au Loria\nMichaël Rusinowitch\, Directeur de recherche émérite\, au Centre Inria de l’Université de Lorraine\nMondher Ayadi\, Directeur Général\, Numeryx (encadrant industriel pour la thèse CIFFRE)
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SUMMARY:Soutenance de thèse : Franco Terranova (équipe Resist)
DESCRIPTION:Franco Terranova (équipe Resist)\, soutiendra sa thèse le 9 octobre 2026 à 13 h30 en salle A008\, avec un exposé intitulé  \n » Graph Reinforcement Learning for Automated Attack Surface Discovery in Networked Systems  « .\n\nComposition du jury :\n\nRapporteurs :\nAnna Sperotto\, Professeure\, University of Twente\nMarco Anisetti\, Professeur\, Università degli Studi di Milano\nExaminateurs :\nBernardetta Addis\, Professeure\, Université de Lorraine\nJulien Francq\, Chercheur\, Naval Group\nDirectrice de thèse :\nIsabelle Chrisment\, Professeure\, Université de Lorraine\nCo-directeur de thèse :\nAbdelkader Lahmadi\, Professeur\, Université de Lorraine\n\nRésumé vulgarisé :\nLes infrastructures numériques deviennent de plus en plus complexes\, et leur évolution s’accompagne d’une augmentation des vulnérabilités exploitables par des cyberattaquants. Toutefois\, toutes les vulnérabilités ne présentent pas le même niveau de risque : une faiblesse peut devenir critique lorsqu’elle permet de compromettre des composants essentiels d’un système en réseau.\nCette thèse étudie comment l’intelligence artificielle\, et plus particulièrement l’apprentissage par renforcement\, peut contribuer à comprendre et anticiper les stratégies d’attaque dans les réseaux et applications déployés. Elle propose des environnements de simulation réalistes et des méthodes d’apprentissage évolutives permettant d’identifier les chemins d’attaque critiques. Ces derniers permettent de prioriser les vulnérabilités selon leur impact contextuel plutôt que leur seule sévérité. La thèse présente enfin des mécanismes permettant l’intégration de ces résultats dans des contextes opérationnels. \n\n\nVulgarized :\nDigital infrastructures are becoming increasingly complex\, and their evolution is accompanied by a growing number of vulnerabilities exploitable by cyber attackers. However\, not all vulnerabilities present the same level of risk: a weakness can become critical when it enables the compromise of essential components within a networked system.\nThis thesis investigates how artificial intelligence\, and more specifically reinforcement learning\, can contribute to understanding and anticipating attack strategies in deployed networks and applications. The work introduces realistic simulation environments and scalable learning methods to identify critical attack paths. These paths enable vulnerability prioritization based on their contextual impact rather than their severity alone. Finally\, the thesis presents mechanisms for integrating these results into operational contexts.
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