%%--------------------
%% Title of the document
-\declarehdr{Title}{XX Mois XXXX}
+\declarehdr{Modèles discrets pour la sécurité: des méthodes itératives à l'analyse vectorielle}{XX Mois XXXX}
%%--------------------
%% Set the author of the HDR
\newtheorem{lemma}{Lemme}
\newtheorem{corollary}{Corollaire}
\newtheorem*{xpl}{Exemple}
-\newtheorem*{Proof}{Preuve}
+
\newtheorem{Def}{Définition}
\begin{document}
\chapter*{Introduction}
-Blabla blabla.
+\input{intro}
\mainmatter
-\part{Réseaux Discrets}
+\part{Réseaux discrets}
-\chapter{Iterations discrètes de réseaux booléens}
+\chapter{Iterations discrètes de réseaux booléens}\label{chap:sdd}
Ce chapitre formalise tout d'abord ce qu'est
un réseau booléen (section~\ref{sec:sdd:formalisation}. On y revoit
graphes et les résultats connus de convergence).
Ce chapitre montre ensuite à la section~\ref{sec:sdd:mixage}
comment combiner ces modes pour converger aussi
-souvent sans, mais plus rapidement. Cette dernière section
-a fait l'objet du rapport~\cite{BCVC10:ir}.
+souvent, mais plus rapidement vers un point fixe. Les deux
+dernières sections ont fait l'objet du rapport~\cite{BCVC10:ir}.
\section{Formalisation}\label{sec:sdd:formalisation}
\input{sdd}
La suite de ce document se focalise sur des systèmes dynamiques discrets qui ne
convergent pas. Parmi ceux-ci se trouvent ceux qui sont \og chaotiques\fg{}.
La première section de ce chapitre rappelle ce que sont les systèmes
-dynamiques chaotiques et leur caractéristiques. Celles-ci dépendent
-tout d'abord de la stratégie itérée. La section~\ref{sec:TIPE12}
-se focalise sur le schéma unaire tandis que la section~\ref{sec:chaos:TSI}
-considère le mode généralisé. Pour chacun de ces modes,
-une distance est définie. Finalement, la section~\ref{sec:11FCT}
+dynamiques chaotiques et leur caractéristiques.
+La section~\ref{sec:TIPE12}, qui est une reformulation de~\cite{guyeux10},
+se focalise sur le schéma unaire. Elle est rappelée pour avoir un document se
+suffisant à lui-même.
+La section~\ref{sec:chaos:TSI} étend ceci au mode généralisé. Pour chacun de ces modes,
+une métrique est définie. Finalement, la section~\ref{sec:11FCT}
exhibe des conditions suffisantes premettant d'engendrer
des fonctions chaotiques seon le mode unaire.
Les sections~\ref{sec:TIPE12} et~\ref{sec:11FCT} ont été publiées
-dans~\cite{bcgr11:ip}.
+dans~\cite{bcg11:ij,bcgr11:ip}.
\section{Systèmes dynamiques chaotiques selon Devaney}
\label{subsec:Devaney}
de telles fonctions.
-\chapter{Prédiction des systèmes chaotiques}
+\chapter{Prédiction des systèmes chaotiques}\label{chp:ANN}
\input{chaosANN}
\part{Applications à la génération de nombres pseudo aléatoires}
-\chapter{Caractérisation des générateurs chaotiques}
+\chapter{Caractérisation des générateurs chaotiques}\label{chap:PRNG:chao}
\input{15RairoGen}
-\chapter{Les générateurs issus des codes de Gray}
+\chapter{Les générateurs issus des codes de Gray}\label{chap:PRNG:gray}
\input{14Secrypt}
\part{Application au marquage de média}
-\chapter{Des embarquement préservant le chaos}\label{chap:watermarking}
+\chapter{Des embarquements préservant le chaos}\label{chap:watermarking}
\input{oxford}
-\chapter{Une démarche de marquage de PDF}
+\chapter{Une démarche de marquage de PDF}\label{chap:watermarking:pdf}
\input{ahmad}
-
-\chapter{Une démarches plus classique de dissimulation: STABYLO}
+\chapter{Une démarches plus classique de dissimulation: STABYLO}\label{chap:stabylo}
\input{stabylo}
-\chapter{Schéma de stéganographie: les dérivées du second ordre}
+\chapter{Schéma de stéganographie: les dérivées du second ordre}\label{chap:th:yousra}
\input{stegoyousra}
\part{Conclusion et Perspectives}
+\input{conclusion}
-\JFC{Perspectives pour SDD->Promela}
-Among drawbacks of the method, one can argue that bounded delays is only
-realistic in practice for close systems.
-However, in real large scale distributed systems where bandwidth is weak,
-this restriction is too strong. In that case, one should only consider that
-matrix $s^{t}$ follows the iterations of the system, \textit{i.e.},
-for all $i$, $j$, $1 \le i \le j \le n$, we have$
-\lim\limits_{t \to \infty} s_{ij}^t = + \infty$.
-One challenge of this work should consist in weakening this constraint.
-We plan as future work to take into account other automatic approaches
-to discharge proofs notably by deductive analysis~\cite{CGK05}.
-
-\JFC{Perspective ANN}
-
-In future work we intend to enlarge the comparison between the
-learning of truly chaotic and non-chaotic behaviors. Other
-computational intelligence tools such as support vector machines will
-be investigated too, to discover which tools are the most relevant
-when facing a truly chaotic phenomenon. A comparison between learning
-rate success and prediction quality will be realized. Concrete
-consequences in biology, physics, and computer science security fields
-will then be stated.
-Ajouter lefait que le codede gray n'est pas optimal.
-On pourrait aussi travailler à établir un classement qui préserverait
-le fait que deux configurations voisines seraient représentées
-par deux entiers voisins. Par optimisation?
-
-\JFC{Perspectives pour les générateurs} : marcher ou sauter... comment on
-pourrait étendre, ce que l'on a déjà, ce qu'il reste à faire.
-
-
-\JFC{prespectives watermarking : réécrire l'algo nicolas dans le formalisme
-du chapitre 8}
-
-% TSI 2015
-% \chapter{Conclusion}
-% Blabla blabla.
\appendix
-\chapter{Preuves sur les SDD}
+\chapter{Preuves sur les réseaux discrets}
\section{Convergence du mode mixe}\label{anx:mix}
\input{annexePreuveMixage}
\chapter{Preuves sur les systèmes chaotiques}
-\section{Continuité de $G_f$ dans $(\mathcal{X}_u,d)$}\label{anx:cont}
-\input{annexecontinuite.tex}
-
+%\section{Continuité de $G_f$ dans $(\mathcal{X}_u,d)$}\label{anx:cont}
+%\input{annexecontinuite.tex}
-\section{Caractérisation des fonctions $f$ rendant chaotique $G_{f_u}$ dans $(\mathcal{X}_u,d)$}\label{anx:chaos:unaire}
-\input{caracunaire.tex}
+%\section{Caractérisation des fonctions $f$ rendant chaotique $G_{f_u}$ dans $(\mathcal{X}_u,d)$}\label{anx:chaos:unaire}
+%\input{caracunaire.tex}
\section{Preuve que $d$ est une distance sur $\mathcal{X}_g$}\label{anx:distance:generalise}
\input{preuveDistanceGeneralisee}
\input{caracgeneralise.tex}
-\section{Théorème~\ref{th:Adrien}}\label{anx:sccg}
+\section{Conditions suffisantes pour un $\textsc{giu}(f)$ fortement connexe \label{anx:sccg}}
\input{annexesccg}
\chapter{Preuves sur les générateurs de nombres pseudo-aléatoires}\label{anx:generateur}
\input{annexePreuveDistribution}
+
+\section{Codes de Gray équilibrés par induction}
\input{annexePreuveGrayEquilibre}
+
+\section{Majoration du temps de mixage}
\input{annexePreuveStopping}
\chapter{Preuves sur le marquage de média}\label{anx:marquage}
\section{Le marquage est correct et complet}\label{anx:preuve:marquage:correctioncompletue}
\input{annexePreuveMarquageCorrectioncompletude}
-\backmatter
-\section{Complexité d'Algorithmes de stéganographie}
-\label{anx:preuve:cplxt}
-\input{annexePreuvesComplexiteStego}
+% \section{Complexités d'algorithmes de stéganographie}
+% \label{anx:preuve:cplxt}
+% \input{annexePreuvesComplexiteStego}
\bibliography{abbrev,biblioand}
\listoffigures
\listoftables
-\listofdefinitions
+
\end{document}
