X-Git-Url: https://bilbo.iut-bm.univ-fcomte.fr/and/gitweb/hdrcouchot.git/blobdiff_plain/e760413d8a2e7bc9385c7fd3e94e629b4edee6e7..HEAD:/main.tex?ds=inline diff --git a/main.tex b/main.tex index cacbb94..d5e5590 100644 --- a/main.tex +++ b/main.tex @@ -22,6 +22,8 @@ \usepackage{thmtools, thm-restate} \usepackage{multirow} \usepackage{algorithm2e} +\usepackage{mathtools} + %\declaretheorem{theorem} %%-------------------- @@ -34,7 +36,7 @@ %%-------------------- %% 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 @@ -44,8 +46,14 @@ %%-------------------- %% Add a member of the jury %% \addjury{Firstname}{Lastname}{Role in the jury}{Position} -\addjury{First}{Name}{Rapporteur}{Professeur à l'Université de XXX} -\addjury{First}{Name}{Examinateur}{Professeur à l'Université de XXX} +\addjury{Olivier}{Bournez}{Rapporteur}{Professeur à l'Ecole Polytechnique} +\addjury{Jean-Paul}{Comet}{Rapporteur}{Professeur à l'Université de Nice Sophia Antipolis} +\addjury{Juan-Pablo}{Ortega}{Rapporteur}{Professeur à l'Université de St. Gallen--Suisse} +\addjury{Sylvain}{Contassot-Vivier}{Examinateur}{Professeur à l'Université de Lorraine} +\addjury{Raphaël}{Couturier}{Examinateur}{Professeur à l'Université de Bourgogne Franche-Comté} +\addjury{Christophe}{Guyeux}{Examinateur}{Professeur à l'Université de Bourgogne Franche-Comté} + + %%-------------------- %% Change the style of the text in the list of the members of the jury. @@ -54,25 +62,66 @@ %%-------------------- %% Set the University where HDR was made -\hdrpreparedin{Université de Technologie de Belfort-Montbéliard} +\hdrpreparedin{Université Bourgogne Franche-Comté} + -%%-------------------- -%% 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]{ 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. + + } %%-------------------- %% 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. @@ -100,7 +149,7 @@ %%-------------------- %% Change the speciality of the PhD thesis -%\Set{speciality}{Informatique} +\Set{speciality}{Informatique} %%-------------------- %% Change the institution @@ -135,45 +184,68 @@ \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} -\chapter{Iterations discrètes de réseaux booléens} -\JFC{chapeau à refaire} -\section{Formalisation} +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}. + +\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 -de l'asynchronisme en terme de vitesse de convergence. +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 termes de convergence avec les avantages +de l'asynchronisme en termes de vitesse de convergence. @@ -189,16 +261,24 @@ 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{guyeuxphd}, +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} @@ -207,97 +287,78 @@ 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} -\part{Applications à la génération de nombres pseudo aléatoires} +\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} +\part{Application au masquage d'information} -\chapter{Des embarquement préservant le chaos}\label{chap:watermarking} -% OXFORD +\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[STABYLO] {Une démarche plus classique de dissimulation: STABYLO}\label{chap:stabylo} \input{stabylo} - -\part{Conclusion et Perspectives} +\chapter[Stéganographie par dérivées secondes]{Schémas de stéganographie: les dérivées secondes}\label{chap:th:yousra} + \input{stegoyousra} +\part{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}. +\chapter{Conclusion et Perspectives} +\input{conclusion} -\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} +\section{Convergence du mode mixte}\label{anx:mix} \input{annexePreuveMixage} @@ -310,13 +371,12 @@ du chapitre 8} \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} @@ -326,16 +386,21 @@ du chapitre 8} \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 $\epsilon$-sego-secure} +\section{Le marquage est $\epsilon$-stégo-sécure} \input{annexePreuveMarquagedhci} \section{Le mode $f_l$ est doublement stochastique}\label{anx:marquage:dblesto} @@ -343,19 +408,18 @@ du chapitre 8} \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} -\bibliographystyle{apalike} +\bibliographystyle{alpha} \bibliography{abbrev,biblioand} \listoffigures \listoftables -\listofdefinitions + \end{document}