X-Git-Url: https://bilbo.iut-bm.univ-fcomte.fr/and/gitweb/hdrcouchot.git/blobdiff_plain/44a56c5eb4a1dfdf7dc67735c5c00f478cef2ede..c1f6ce3a24b92bfb8dd4da3d9092666c73adbcc9:/main.tex?ds=sidebyside diff --git a/main.tex b/main.tex index 49b79eb..d5e5590 100644 --- a/main.tex +++ b/main.tex @@ -65,28 +65,25 @@ \hdrpreparedin{Université Bourgogne Franche-Comté} -%%-------------------- -%% Set the English abstract -\hdrabstract[english]{ -Thanks to its conciseness, a discrete model may allow to reason with -problems that may not be handled without such a formalism. Discrete -dynamical systems (DDS) belong to this computer science area. In this -authorization to direct researches manuscript, we firstly present -contributions on convergence, convergence proof, and a new iteration -scheme of such systems. We further present contributions about -functions whose iterations can be chaotic. We particularly present a -set of methods leading to such functions. One of them built over Gray -codes allows to obtain a Markov chain that is doubly stochastic. This -last method permits to produce a large number of Pseudorandom Number -Generators (PRNG). Theoretical and practical contributions are -presented in this field. Information hiding area has been -strengthened in this manuscript and some contributions are thus -presented. Instances of such algorithms are given according to +%%-------------------- %% Set the English abstract +\hdrabstract[english]{ Thanks to its conciseness, a discrete model may +allow to reason with problems that may not be handled without such a +formalism. Discrete dynamical systems belong to this computer science +area. In this authorization to direct researches manuscript, we +firstly present contributions on convergence, convergence proof, and a +new iteration scheme of such systems. We further present +contributions about functions whose iterations can be chaotic. We +particularly present a set of methods leading to such functions. One +of them built over Gray codes allows to obtain a Markov chain that is +doubly stochastic. This last method permits to produce a large number +of Pseudorandom Number Generators (PRNG). Theoretical and practical +contributions are presented in this field. Information hiding area +has been strengthened in this manuscript and some contributions are +thus presented. Instances of such algorithms are given according to functions that can achieve a large robustness. Finally, we have -proposed an new method to build distortion functions -that can be embedded in information hiding schemes -with analysis gradient but expressed in a -discrete way.} +proposed an new method to build distortion functions that can be +embedded in information hiding schemes with analysis gradient but +expressed in a discrete way.} %%-------------------- %% Set the English keywords. They only appear if @@ -95,29 +92,28 @@ discrete way.} generators, information hiding.} %%-------------------- %% Set the French abstract -\hdrabstract[french]{ - -Grâce à leur concision, les modèle discrets permettent d'appréhender -des problèmes informatiques qui ne seraient parfois pas traitables -autrement. Les systèmes dynamiques discrets s'intègrent dans cette -thématique. Dans cette habilitation, nous montrerons tout d'abord des -contributions concernant la convergence, la preuve de convergence et -un nouveau mode opératoire de tels systèmes. Nous présenterons -ensuite un ensemble d'avancées autour des fonctions dont les -itérations peuvent être chaotiques. Particulièrement, plusieurs -méthodes permettant d'obtenir de telles fonctions seront proposées, -dont une basée sur les codes de Gray, permettant d'avoir en plus une -chaîne de Markov doublement stochastique. Cette dernière méthode nous -permettra notamment d'engendrer une grande famille de générateurs de -nombres pseudo-aléatoires (PRNG). Des contributions théoriques et -pratiques autour de ces PRNGs seront mises en avant. La thématique de -masquage d'information (déjà présente dans l'équipe) a été renforcée -et des avancées significatives sur ce sujet seront présentées. Des -instances de ces algorithmes seront formalisées en sélectionnant les -fonctions à itérer pour garantir une robustesse élevée. Finalement, -nous montrerons qu'on peut construire de nouvelles fonctions de -distorsion utilisables en masquage d'information à l'aide de méthodes -d'analyse par gradient mais discret cette fois encore. +\hdrabstract[french]{ Grâce à leur concision, les modèle discrets +permettent d'appréhender des problèmes informatiques qui ne seraient +parfois pas traitables autrement. Les systèmes dynamiques discrets +s'intègrent dans cette thématique. Dans cette habilitation, nous +montrerons tout d'abord des contributions concernant la convergence, +la preuve de convergence et un nouveau mode opératoire de tels +systèmes. Nous présenterons ensuite un ensemble d'avancées autour des +fonctions dont les itérations peuvent être chaotiques. +Particulièrement, plusieurs méthodes permettant d'obtenir de telles +fonctions seront proposées, dont une basée sur les codes de Gray, +fournissant, en plus une, chaîne de Markov doublement stochastique. +Grâce à cette dernière, nous pourrons notamment engendrer une grande +famille de générateurs de nombres pseudo-aléatoires (PRNG). Des +contributions théoriques et pratiques autour de ces PRNGs seront mises +en avant. La thématique de masquage d'information (déjà présente dans +l'équipe) a été renforcée et des avancées significatives sur ce sujet +seront présentées. Des instances de ces algorithmes seront +formalisées en sélectionnant les fonctions à itérer pour garantir une +robustesse élevée. Finalement, nous montrerons qu'on peut construire +de nouvelles fonctions de distorsion utilisables en masquage +d'information à l'aide de méthodes d'analyse par gradient mais discret +cette fois encore. }