X-Git-Url: https://bilbo.iut-bm.univ-fcomte.fr/and/gitweb/hdrcouchot.git/blobdiff_plain/a8bd04acf5ce24f5fe4686f33781d6127c7f1f49..fcbc9202a51285ff17060f4d330eca0d57b2a3c1:/main.tex?ds=inline

diff --git a/main.tex b/main.tex
index da87f22..d5e5590 100644
--- a/main.tex
+++ b/main.tex
@@ -36,7 +36,7 @@
 
 %%--------------------
 %% Title of the document
-\declarehdr{Title}{XX Mois XXXX}
+\declarehdr{ModÃ¨les discrets pour la sÃ©curitÃ© informatique: des mÃ©thodes itÃ©ratives Ã  l'analyse vectorielle}{XX Mois XXXX}
  
 %%--------------------
 %% Set the author of the HDR
@@ -46,8 +46,14 @@
 %%--------------------
 %% Add a member of the jury
 %% \addjury{Firstname}{Lastname}{Role in the jury}{Position}
-\addjury{First}{Name}{Rapporteur}{Professeur Ã  l'UniversitÃ© de XXX}
-\addjury{First}{Name}{Examinateur}{Professeur Ã  l'UniversitÃ© de XXX}
+\addjury{Olivier}{Bournez}{Rapporteur}{Professeur Ã  l'Ecole Polytechnique}
+\addjury{Jean-Paul}{Comet}{Rapporteur}{Professeur Ã  l'UniversitÃ© de Nice Sophia Antipolis}
+\addjury{Juan-Pablo}{Ortega}{Rapporteur}{Professeur Ã  l'UniversitÃ© de St. Gallen--Suisse}
+\addjury{Sylvain}{Contassot-Vivier}{Examinateur}{Professeur Ã  l'UniversitÃ© de Lorraine}
+\addjury{RaphaÃ«l}{Couturier}{Examinateur}{Professeur Ã  l'UniversitÃ© de Bourgogne Franche-ComtÃ©}
+\addjury{Christophe}{Guyeux}{Examinateur}{Professeur Ã  l'UniversitÃ© de Bourgogne Franche-ComtÃ©}
+
+
  
 %%--------------------
 %% Change the style of the text in the list of the members of the jury.
@@ -56,25 +62,66 @@
 
 %%--------------------
 %% Set the University where HDR was made
-\hdrpreparedin{UniversitÃ© de Technologie de Belfort-MontbÃ©liard}
+\hdrpreparedin{UniversitÃ© Bourgogne Franche-ComtÃ©}
+
  
-%%--------------------
-%% Set the English abstract
-%\hdrabstract[english]{This is the abstract in English}
+%%--------------------     %%     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.}
  
 %%--------------------
 %% Set the English keywords. They only appear if
 %% there is an English abstract
-%\hdrkeywords[english]{Keyword 1, Keyword 2}
+\hdrkeywords[english]{discrete dynamical systems, pseudorandom number 
+generators, information hiding.}
  
-%%--------------------
-%% Set the French abstract
-\hdrabstract[french]{Blabla blabla.}
+%%--------------------     %%     Set      the     French     abstract
+\hdrabstract[french]{  GrÃ¢ce Ã   leur  concision,  les modÃ¨le  discrets
+permettent d'apprÃ©hender  des problÃ¨mes informatiques qui  ne seraient
+parfois pas  traitables autrement.   Les systÃ¨mes  dynamiques discrets
+s'intÃ¨grent  dans cette  thÃ©matique.   Dans  cette habilitation,  nous
+montrerons tout  d'abord des contributions concernant  la convergence,
+la  preuve  de convergence  et  un  nouveau  mode opÃ©ratoire  de  tels
+systÃ¨mes.  Nous prÃ©senterons ensuite un ensemble d'avancÃ©es autour des
+fonctions    dont   les    itÃ©rations    peuvent   Ãªtre    chaotiques.
+ParticuliÃ¨rement,  plusieurs mÃ©thodes  permettant d'obtenir  de telles
+fonctions  seront proposÃ©es,  dont une  basÃ©e sur  les codes  de Gray,
+fournissant, en  plus une,  chaÃ®ne de Markov  doublement stochastique.
+GrÃ¢ce Ã  cette  derniÃ¨re, nous pourrons notamment  engendrer une grande
+famille  de  gÃ©nÃ©rateurs  de nombres  pseudo-alÃ©atoires  (PRNG).   Des
+contributions thÃ©oriques et pratiques autour de ces PRNGs seront mises
+en avant.  La thÃ©matique de masquage d'information (dÃ©jÃ  prÃ©sente dans
+l'Ã©quipe) a Ã©tÃ© renforcÃ©e et  des avancÃ©es significatives sur ce sujet
+seront   prÃ©sentÃ©es.   Des   instances  de   ces  algorithmes   seront
+formalisÃ©es en sÃ©lectionnant les fonctions  Ã  itÃ©rer pour garantir une
+robustesse Ã©levÃ©e.  Finalement, nous  montrerons qu'on peut construire
+de  nouvelles   fonctions  de   distorsion  utilisables   en  masquage
+d'information Ã  l'aide de mÃ©thodes d'analyse par gradient mais discret
+cette fois encore.
+
+ }
  
 %%--------------------
 %% Set the French keywords. They only appear if
 %% there is an French abstract
-%\hdrkeywords[french]{Mot-cl\'e 1, Mot-cl\'e 2}
+\hdrkeywords[french]{systÃ¨mes dynamiques discrets, gÃ©nÃ©rateurs de nombres
+pseudo-alÃ©atoires, masquage d'information.}
 
 %%--------------------
 %% Change the layout and the style of the text of the "primary" abstract.
@@ -102,7 +149,7 @@
 
 %%--------------------
 %% Change the speciality of the PhD thesis
-%\Set{speciality}{Informatique}
+\Set{speciality}{Informatique}
  
 %%--------------------
 %% Change the institution
@@ -157,24 +204,24 @@
 \newtheorem{lemma}{Lemme}
 \newtheorem{corollary}{Corollaire}
 \newtheorem*{xpl}{Exemple}
-\newtheorem*{Proof}{Preuve}
+
 \newtheorem{Def}{DÃ©finition}
 
 \begin{document}
 
  
 
-
+\tableofcontents
 
 \chapter*{Introduction}
 
-Blabla blabla.
+\input{intro}
 
 \mainmatter
 
-\part{RÃ©seaux Discrets}
+\part{RÃ©seaux discrets}
 
-\chapter{Iterations discrÃ¨tes de rÃ©seaux boolÃ©ens}
+\chapter{Iterations discrÃ¨tes de rÃ©seaux boolÃ©ens}\label{chap:sdd}
 
 Ce chapitre formalise tout d'abord ce qu'est 
 un rÃ©seau boolÃ©en (section~\ref{sec:sdd:formalisation}. On y revoit 
@@ -182,8 +229,8 @@ les diffÃ©rents modes opÃ©ratoires, leur reprÃ©sentation Ã  l'aide de
 graphes et les rÃ©sultats connus de convergence).
 Ce chapitre montre ensuite Ã  la section~\ref{sec:sdd:mixage}
 comment combiner ces modes pour converger aussi 
-souvent sans, mais plus rapidement. Cette derniÃ¨re section 
-a fait l'objet du rapport~\cite{BCVC10:ir}.
+souvent, mais plus rapidement vers un point fixe. Les deux 
+derniÃ¨res sections ont fait l'objet du rapport~\cite{BCVC10:ir}.
 
 \section{Formalisation}\label{sec:sdd:formalisation}
 \input{sdd}
@@ -195,10 +242,10 @@ a fait l'objet du rapport~\cite{BCVC10:ir}.
 
 Introduire de l'asynchronisme peut permettre de rÃ©duire le temps 
 d'exÃ©cution global, mais peut aussi introduire de la divergence. 
-Dans ce chapitre, aprÃ¨s avoir introduit les bases sur les rÃ©seaux boulÃ©ens,
+Dans ce chapitre, aprÃ¨s avoir introduit les bases sur les rÃ©seaux boolÃ©ens,
 nous avons exposÃ© comment construire un mode combinant les
-avantage du synchronisme en terme de convergence avec les avantages 
-de l'asynchronisme en terme de vitesse de convergence.
+avantages du synchronisme en termes de convergence avec les avantages 
+de l'asynchronisme en termes de vitesse de convergence.
 
 
 
@@ -214,22 +261,24 @@ de l'asynchronisme en terme de vitesse de convergence.
 \part{Des systÃ¨mes dynamiques discrets 
 au chaos} 
 
-\chapter[Caracterisation des systÃ¨mes 
-  discrets chaotiques]{Caracterisation des systÃ¨mes 
+\chapter[CaractÃ©risation des systÃ¨mes 
+  discrets chaotiques]{CaractÃ©risation des systÃ¨mes 
   discrets chaotiques pour les schÃ©mas unaires et gÃ©nÃ©ralisÃ©s}\label{chap:carachaos}
 
 La suite de ce document se focalise sur des systÃ¨mes dynamiques discrets qui ne 
 convergent pas. Parmi ceux-ci se trouvent ceux qui sont \og chaotiques\fg{}.
 La premiÃ¨re section  de ce chapitre rappelle ce que sont les systÃ¨mes 
-dynamiques chaotiques et leur caractÃ©ristiques. Celles-ci dÃ©pendent 
-tout d'abord de la stratÃ©gie itÃ©rÃ©e. La section~\ref{sec:TIPE12} 
-se focalise sur le schÃ©ma unaire tandis que la section~\ref{sec:chaos:TSI}
-considÃ¨re le mode gÃ©nÃ©ralisÃ©. Pour chacun de ces modes, 
-une distance est dÃ©finie. Finalement, la section~\ref{sec:11FCT}
-exhibe des conditions suffisantes premettant d'engendrer 
-des fonctions chaotiques seon le mode unaire.
+dynamiques chaotiques et leurs caractÃ©ristiques.
+La section~\ref{sec:TIPE12}, qui est une reformulation de~\cite{guyeuxphd},
+se focalise sur le schÃ©ma unaire. Elle est rappelÃ©e pour avoir un document se 
+suffisant Ã  lui-mÃªme.
+La section~\ref{sec:chaos:TSI} Ã©tend ceci au mode gÃ©nÃ©ralisÃ©. Pour chacun de ces modes, 
+une mÃ©trique est dÃ©finie. Finalement, la section~\ref{sec:11FCT}
+exhibe des conditions suffisantes permettant d'engendrer 
+des fonctions chaotiques selon le mode unaire.
 Les sections~\ref{sec:TIPE12} et~\ref{sec:11FCT} ont Ã©tÃ© publiÃ©es 
-dans~\cite{bcgr11:ip}.
+dans~\cite{bcg11:ij,bcgr11:ip}.
+
 
 \section{SystÃ¨mes dynamiques chaotiques selon Devaney}
 \label{subsec:Devaney}
@@ -250,98 +299,66 @@ Ce chapitre a montrÃ© que les itÃ©rations unaires sont chaotiques si
 et seulement si le graphe $\textsc{giu}(f)$ est fortement connexe et 
 que les itÃ©rations gÃ©nÃ©ralisÃ©es sont chaotiques si
 et seulement si le graphe $\textsc{gig}(f)$ est aussi fortement connexe.
-On dispose ainsi Ã  priori d'une collection infinie de fonctions chaotiques.
+On dispose ainsi a priori d'une collection infinie de fonctions chaotiques.
 Le chapitre suivant s'intÃ©resse Ã  essayer de prÃ©dire le comportement 
 de telles fonctions. 
 
 
-\chapter{PrÃ©diction des systÃ¨mes chaotiques}
+\chapter{PrÃ©diction des systÃ¨mes chaotiques}\label{chp:ANN}
 \input{chaosANN}
 
 
 
 
-\part{Applications Ã  la gÃ©nÃ©ration de nombres pseudo alÃ©atoires}
+\part{Applications Ã  la gÃ©nÃ©ration de nombres 
+pseudo-alÃ©atoires}
+
+
+
 
-\chapter{CaractÃ©risation des gÃ©nÃ©rateurs chaotiques}
+\chapter{CaractÃ©risation des gÃ©nÃ©rateurs chaotiques}\label{chap:PRNG:chao}
 \input{15RairoGen}
 
-\chapter{Les gÃ©nÃ©rateurs issus des codes de Gray}
+\chapter{Les gÃ©nÃ©rateurs issus des codes de Gray}\label{chap:PRNG:gray}
 \input{14Secrypt}
 
 
 
-\part{Application au marquage de mÃ©dia}
+\part{Application au masquage d'information}
 
 
-\chapter{Des embarquement prÃ©servant le chaos}\label{chap:watermarking} 
+\chapter{Des embarquements prÃ©servant le chaos}\label {chap:watermarking} 
 \input{oxford}
 
-\chapter{Une dÃ©marche de  marquage de PDF}
+\chapter{Une dÃ©marche de  marquage de PDF}\label{chap:watermarking:pdf}
 \input{ahmad}
 
-
-\chapter{Une dÃ©marches plus classique de dissimulation: STABYLO}
+\chapter[STABYLO] {Une dÃ©marche plus classique de dissimulation: STABYLO}\label{chap:stabylo}
  \input{stabylo}
 
-\chapter{SchÃ©ma de stÃ©ganographie: les dÃ©rivÃ©es du second ordre}
+\chapter[StÃ©ganographie par dÃ©rivÃ©es secondes]{SchÃ©mas de stÃ©ganographie: les dÃ©rivÃ©es secondes}\label{chap:th:yousra}
  \input{stegoyousra}
 
 
 
-\part{Conclusion et Perspectives}
-
-
+\part{Conclusion}
 
+\chapter{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 Ã  Ã©tablir un classement qui prÃ©serverait 
-le fait que deux configurations voisines seraient reprÃ©sentÃ©es 
-par deux entiers voisins. Par optimisation? 
- 
-\JFC{Perspectives pour les gÃ©nÃ©rateurs} : marcher ou sauter... comment on 
-pourrait Ã©tendre, ce que l'on a dÃ©jÃ , ce qu'il reste Ã  faire.
 
 
-\JFC{prespectives watermarking : rÃ©Ã©crire 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 rÃ©seaux discrets}
 
-\section{Convergence du mode mixe}\label{anx:mix}
+\section{Convergence du mode mixte}\label{anx:mix}
 \input{annexePreuveMixage}
 
 
@@ -354,13 +371,12 @@ du chapitre 8}
 \chapter{Preuves sur les systÃ¨mes chaotiques}
 
 
-\section{ContinuitÃ© de $G_f$ dans $(\mathcal{X}_u,d)$}\label{anx:cont}
-\input{annexecontinuite.tex}
-
+%\section{ContinuitÃ© de $G_f$ dans $(\mathcal{X}_u,d)$}\label{anx:cont}
+%\input{annexecontinuite.tex}
 
-\section{CaractÃ©risation des fonctions $f$ rendant chaotique $G_{f_u}$ dans $(\mathcal{X}_u,d)$}\label{anx:chaos:unaire}
-\input{caracunaire.tex}
 
+%\section{CaractÃ©risation 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}
@@ -370,17 +386,21 @@ du chapitre 8}
 \input{caracgeneralise.tex}
 
 
-\section{ThÃ©orÃ¨me~\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 gÃ©nÃ©rateurs de nombres pseudo-alÃ©atoires}\label{anx:generateur}
 \input{annexePreuveDistribution}
+
+\section{Codes de Gray Ã©quilibrÃ©s par induction}
 \input{annexePreuveGrayEquilibre}
+
+\section{Majoration du temps de mixage}
 \input{annexePreuveStopping}
 
 \chapter{Preuves sur le marquage de mÃ©dia}\label{anx:marquage}
-\section{Le marquage est $\epsilon$-sego-secure}
+\section{Le marquage est $\epsilon$-stÃ©go-sÃ©cure}
 \input{annexePreuveMarquagedhci}
 
 \section{Le mode $f_l$ est doublement stochastique}\label{anx:marquage:dblesto}
@@ -388,19 +408,18 @@ du chapitre 8}
 
 \section{Le marquage est correct et complet}\label{anx:preuve:marquage:correctioncompletue}
 \input{annexePreuveMarquageCorrectioncompletude}
-\backmatter
 
-\section{ComplexitÃ© d'Algorithmes de stÃ©ganographie}
-\label{anx:preuve:cplxt}
-\input{annexePreuvesComplexiteStego}
+% \section{ComplexitÃ©s d'algorithmes de stÃ©ganographie}
+% \label{anx:preuve:cplxt}
+% \input{annexePreuvesComplexiteStego}
 
 
 
-\bibliographystyle{apalike}
+\bibliographystyle{alpha}
 \bibliography{abbrev,biblioand}
 \listoffigures
 \listoftables
-\listofdefinitions
+
  
 \end{document}
 
