X-Git-Url: https://bilbo.iut-bm.univ-fcomte.fr/and/gitweb/hdrcouchot.git/blobdiff_plain/c30b91ee116985e1082ece543aaf0f6b4c71247b..d33e664452e3655370cbe069e3f6fbd16842c818:/main.tex

diff --git a/main.tex b/main.tex
index 8a06e63..254a34b 100644
--- a/main.tex
+++ b/main.tex
@@ -13,11 +13,17 @@
 \usepackage{dsfont}
 \usepackage{graphicx}
 \usepackage{listings}
+\usepackage{tikz}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepgfplotslibrary{groupplots}
+
 %\usepackage[font=footnotesize]{subfig}
 \usepackage[utf8]{inputenc}
 \usepackage{thmtools, thm-restate}
 \usepackage{multirow}
 \usepackage{algorithm2e}
+\usepackage{mathtools}
+
 %\declaretheorem{theorem}
 
 %%--------------------
@@ -30,11 +36,12 @@
 
 %%--------------------
 %% Title of the document
-\declarehdr{Title}{XX Mois XXXX}
+\declarehdr{Modèles discrets pour la sécurité informatique: des méthodes itératives à l'analyse vectorielle}{XX Mois XXXX}
  
 %%--------------------
 %% Set the author of the HDR
-\addauthor[first.name@utbm.fr]{First}{Name}
+\addauthor[couchot@femto-st.fr]{Jean-François}{Couchot}
+
  
 %%--------------------
 %% Add a member of the jury
@@ -49,25 +56,73 @@
 
 %%--------------------
 %% Set the University where HDR was made
-\hdrpreparedin{Université de Technologie de Belfort-Montbéliard}
+\hdrpreparedin{l'Université de Franche-Comté}
+
  
 %%--------------------
 %% Set the English abstract
-%\hdrabstract[english]{This is the abstract in English}
+\hdrabstract[english]{
+éThanks 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 Pseudo-random 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, pseudo random number 
+generators, information hiding.}
  
 %%--------------------
 %% Set the French abstract
-\hdrabstract[french]{Blabla blabla.}
+\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  (SDD) s'intègrent  dans
+cette  thématique.  Dans  cette habilitation,  nous présenterons  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  de  contributions   autour  des
+fonctions       dont      les       itérations      peuvent       être
+chaotiques.  Particulièrement, nous  présentons  plusieurs méthodes
+permettant d'obtenir de telles fonctions, dont une basée sur les codes
+de Gray, permettant d'obtenir en  plus une chaîne de Markov doublement
+stochastique.   Cette   dernière  méthode  nous  a   permis  notamment
+d'obtenir   une    grande   famille    de   générateurs    de   nombres
+pseudo-aléatoires  (PRNG). Des  contributions théoriques  et pratiques
+autour de  ces PRNGs  seront présentées.   La thématique  de masquage
+d'information (déjà présente dans l'équipe)
+a été renforcée et des contributions sur
+ce  sujet seront  présentées. Des  instances de  ces algorithmes  sont
+formalisés en  sélectionnant les  fonctions à  itérer pour  garantir une
+robustesse  élevée.  Finalement,  nous  montrons 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.
+
+
+}
  
 %%--------------------
 %% 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]{systèmes dynamiques discrets, générateurs de nombres
+pseudo aléatoires, masquage d'information.}
 
 %%--------------------
 %% Change the layout and the style of the text of the "primary" abstract.
@@ -95,7 +150,7 @@
 
 %%--------------------
 %% Change the speciality of the PhD thesis
-%\Set{speciality}{Informatique}
+\Set{speciality}{Informatique}
  
 %%--------------------
 %% Change the institution
@@ -123,42 +178,74 @@
 \newcommand{\dom}[0]{\ensuremath{\textit{dom}}}
  \newcommand{\eqNode}[0]{\ensuremath{{\mathcal{R}}}}
 
+
+\newcommand {\tv}[1] {\lVert #1 \rVert_{\rm TV}}
+\def \top {1.8}
+\def \topt {2.3}
+\def \P {\mathbb{P}}
+\def \ov {\overline}
+\def \ts {\tau_{\rm stop}}
+\def\rl{{^{.}}}
+
+\DeclarePairedDelimiter\abs{\lvert}{\rvert}%
+\DeclarePairedDelimiter\norm{\lVert}{\rVert}%
+
+% Swap the definition of \abs* and \norm*, so that \abs
+% and \norm resizes the size of the brackets, and the 
+% starred version does not.
+\makeatletter
+\let\oldabs\abs
+\def\abs{\@ifstar{\oldabs}{\oldabs*}}
+%
+\let\oldnorm\norm
+\def\norm{\@ifstar{\oldnorm}{\oldnorm*}}
+\makeatother
+
 \newtheorem{theorem}{Théorème}
 \newtheorem{lemma}{Lemme}
 \newtheorem{corollary}{Corollaire}
 \newtheorem*{xpl}{Exemple}
-\newtheorem*{Proof}{Preuve}
+
 \newtheorem{Def}{Définition}
 
 \begin{document}
 
  
 
-
+\tableofcontents
 
 \chapter*{Introduction}
 
-Blabla blabla.
+\input{intro}
 
 \mainmatter
 
-\part{Réseaux Discrets}
+\part{Réseaux discrets}
+
+\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 
+les différents modes opératoires, leur représentation à l'aide de 
+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, mais plus rapidement vers un point fixe. Les deux 
+dernières sections ont fait l'objet du rapport~\cite{BCVC10:ir}.
 
-\chapter{Iterations discrètes de réseaux booléens}
-\JFC{chapeau à refaire}
-\section{Formalisation}
+\section{Formalisation}\label{sec:sdd:formalisation}
 \input{sdd}
 
-\section{Combinaisons synchrones et asynchrones}
+\section{Combinaisons synchrones et asynchrones}\label{sec:sdd:mixage}
 \input{mixage}
 
 \section{Conclusion}
-\JFC{Conclusion à refaire}
 
 Introduire de l'asynchronisme peut permettre de réduire le temps 
 d'exécution global, mais peut aussi introduire de la divergence. 
-Dans ce chapitre, nous avons exposé comment construire un mode combinant les
-avantage du synchronisme en terme de convergence avec les avantages 
+Dans ce chapitre, après avoir introduit les bases sur les réseaux booléens,
+nous avons exposé comment construire un mode combinant les
+avantages du synchronisme en terme de convergence avec les avantages 
 de l'asynchronisme en terme de vitesse de convergence.
 
 
@@ -175,16 +262,24 @@ de l'asynchronisme en terme de vitesse de convergence.
 \part{Des systèmes dynamiques discrets 
 au chaos} 
 
-\chapter[Caracterisation des systèmes 
-  discrets chaotiques]{Caracterisation des systèmes 
+\chapter[Caractérisation des systèmes 
+  discrets chaotiques]{Caractérisation des systèmes 
   discrets chaotiques pour les schémas unaires et généralisés}\label{chap:carachaos}
 
-La première section  rappelle ce que sont les systèmes dynamiques chaotiques.
-Dire que cette caractérisation dépend du type de stratégie : unaire (TIPE), 
-généralisée (TSI).  Pour chacune d'elle, 
-on introduit une distance différente.
+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 leurs 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 permettant d'engendrer 
+des fonctions chaotiques selon le mode unaire.
+Les sections~\ref{sec:TIPE12} et~\ref{sec:11FCT} ont été publiées 
+dans~\cite{bcg11:ij,bcgr11:ip}.
 
-On montre qu'on a des résultats similaires.
 
 \section{Systèmes dynamiques chaotiques selon Devaney}
 \label{subsec:Devaney}
@@ -193,14 +288,24 @@ On montre qu'on a des résultats similaires.
 \section{Schéma unaire}\label{sec:TIPE12}
 \input{12TIPE}
 
-\section{Schéma généralisé}
+\section{Schéma généralisé}\label{sec:chaos:TSI}
 \input{15TSI}
 
 
 \section{Générer des fonctions chaotiques}\label{sec:11FCT}
 \input{11FCT} 
 
-\chapter{Prédiction des systèmes chaotiques}
+\section{Conclusion}
+Ce chapitre a montré que les itérations unaires sont chaotiques si
+et seulement si le graphe $\textsc{giu}(f)$ est fortement connexe et 
+que les itérations généralisées sont chaotiques si
+et seulement si le graphe $\textsc{gig}(f)$ est aussi fortement connexe.
+On dispose ainsi a priori d'une collection infinie de fonctions chaotiques.
+Le chapitre suivant s'intéresse à essayer de prédire le comportement 
+de telles fonctions. 
+
+
+\chapter{Prédiction des systèmes chaotiques}\label{chp:ANN}
 \input{chaosANN}
 
 
@@ -208,71 +313,48 @@ On montre qu'on a des résultats similaires.
 
 \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{Engendrer une classe de générateurs}
+\chapter{Les générateurs issus des codes de Gray}\label{chap:PRNG:gray}
+\input{14Secrypt}
 
-\section{Fonctions dont les graphes 
-  $\textsc{giu}(f)$ 
-  $\textsc{gig}(f)$ 
-  sont fortement connexes}
-% Secrypt 14
 
 
-\section{Quantifier l'écart par rapport à la distribution uniforme} 
-%15 Rairo
+\part{Application au masquage d'information}
 
 
+\chapter{Des embarquements préservant le chaos}\label {chap:watermarking} 
+\input{oxford}
 
-\part{Conclusion et Perspectives}
+\chapter{Une démarche de  marquage de PDF}\label{chap:watermarking:pdf}
+\input{ahmad}
 
+\chapter[STABYLO] {Une démarche plus classique de dissimulation: STABYLO}\label{chap:stabylo}
+ \input{stabylo}
 
+\chapter[Stéganographie par dérivées secondes]{Schémas de stéganographie: les dérivées secondes}\label{chap:th:yousra}
+ \input{stegoyousra}
 
 
-\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}
+\part*{Conclusion et Perspectives}
+
+\input{conclusion}
+
+
 
-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.
-% 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}
+\section{Convergence du mode mixte}\label{anx:mix}
 \input{annexePreuveMixage}
 
 
@@ -285,13 +367,12 @@ pourrait étendre, ce que l'on a déjà, ce qu'il reste à faire.
 \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}
@@ -301,20 +382,40 @@ pourrait étendre, ce que l'on a déjà, ce qu'il reste à faire.
 \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}
 
-\backmatter
+\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 $\epsilon$-stégo-sécure}
+\input{annexePreuveMarquagedhci}
 
-\bibliographystyle{apalike}
+\section{Le mode $f_l$ est doublement stochastique}\label{anx:marquage:dblesto}
+\input{annexePreuveMarquagefldblement}
+
+\section{Le marquage est correct et complet}\label{anx:preuve:marquage:correctioncompletue}
+\input{annexePreuveMarquageCorrectioncompletude}
+
+% \section{Complexités d'algorithmes de stéganographie}
+% \label{anx:preuve:cplxt}
+% \input{annexePreuvesComplexiteStego}
+
+
+
+\bibliographystyle{alpha}
 \bibliography{abbrev,biblioand}
 \listoffigures
 \listoftables
-\listofdefinitions
+
  
 \end{document}