Author: lsi23tun

Deux sessions de conférences ont été planifiées:

La première journée scientifique de la 10 eme édition JLSI’23 s’est déroulée le mercredi 29 Novembre 2023 à la salle de conférences du Cyber Espace .

La première session s’est focalisée sur la sécurité des réseaux informatiques et la deuxième session sur l’internet des objets.

La deuxième journée scientifique de la 10 eme édition JLSI23 s’est déroulée le jeudi 30 Novembre 2023 à la salle de conférences du Cyber Espace en une seule session et s’est focalisée sur la sécurité des objets connectés.

Il y a eu deux conférences invitées, Le Professeur de l’université Staffordshire UK, Mr Benkhelifa a animé la première conférence sur la Cybersécurité en utilisant les techniques de l’intelligence artificielle.

Mr Hannoun Senior Cyber Security Consultant a animé la deuxième conférence sur les différents types d’attaques ainsi que les mesures à entreprendre pour les contrecarrer.

Le programme des JLSI’23 est le suivant:

Les deux journées scientifiques sont ouvertes à tous.

le public qui s’est présenté aux deux journées scientifiques sont des enseignants chercheurs, des invités, des doctorants, des étudiants M2 SSI de la faculté informatique et d’autres facultés de l’université des sciences et de la technologie Houari Boumediene vu l’importance des thèmes abordés

Des posters présentant des travaux en cours des équipes recherche en cours étaient exposés pendant l’événement.

Le résumé des JLSI’23 est le suivant:

Chef du Projet : PR. Abdelkrim Abdelli

Membres du projet : Haroun Benkaouha, Meriem Achir, Mohamed Redha Bouakouk, Mohamed Riadh Kadri

Dates du projet : 2022-2025

Présentation du projet

Avec l’avènement de l’Internet des objets (IdO), nous observons une prolifération des appareils connectés répartis dans des emplacements physiques, appelés des espaces intelligents. En 2014, plus de 9 milliards d’objets sont connectés. A l’horizon 2025, leur nombre devrait atteindre le Billion ! Les objets d’un IdO peuvent être classés en 3 catégories : (1) dispositifs portables (wearables) ; (2) Les maison intelligentes (Smart home) ; (3) les équipements M2M. pour gérer, suivre et fournir des services autour de ces objets, cela implique la création d’applications. Ces nouvelles solutions doivent avoir la capacité de traiter des milliards de dispositifs, de stocker et d’analyser des zeta octets de données d’une manière évolutive, élastique et à très haute résilience. En prévision de ce nouveau monde, les grandes firmes du web visent non seulement à vendre des objets connectés mais aussi des services liées à ceux-ci attirés par les prévisions de revenus qui ont excédé les 300 milliards de dollars grâce aux services en 2020. Ces services dérivent directement de l’énorme quantité de données produites par les objets connectés qui demandent espace de stockage, vitesse de traitement et souvent bande passante pour le streaming de données audio ou vidéo. Pour pouvoir y parvenir, il faut régler les problèmes liés à l’interopérabilité, la mobilité et l’hétérogénéité des objets et des données. Proposer de nouveaux modèles et architectures de représentation et de gestion des objets qui soient efficaces. Par ailleurs, les problèmes liés au routage de données dans un réseau hétérogène en prenant en compte les contraintes des réseaux traversés et les exigences de QdS des utilisateurs, soulèvent de nouveaux défis. Plus encore, la découverte et la sélection des objets et leurs services, ainsi qu’à la sécurité des communications devront être renforcés contre des attaques de deni-de-service pouvant perturber le fonctionnement des services. Par ailleurs, un réseau robuste et résilient est un réseau tolérant aux pannes, impliquant des solutions flexibles et autonomes permettant de parer à tout dysfonctionnement ou panne d’un ou de plusieurs services ou objets. Ceci implique d’identifier les relations et connexions adéquates, en combinant software et infrastructure en gardant à l’esprit qu’une part de plus en plus grande des objets produits dans le futur devra être normalisée et rendue compatible avec les solutions à proposer. Les perspectives de ce projet de recherche, sont donc à situer au niveau de développement de solutions efficaces et optimales destinées au déploiement et au fonctionnement de l’IdO. L’apport formation de ce projet permettra, à travers les thèses engagées, de former une équipe d’experts dans un domaine aussi stratégique qu’est l’IdO. Quatre axes principaux sont investigués :

1. La découverte et la sélection de services et d’objets
2. Routage et optimisation de la bande passante
3. Résilience et tolérance aux pannes
4. Détection des attaques de deni de services

Mots clés :    Internet des objets, Services, Découverte, sélection, Qualité de service, Résilience, Routage, Attaque DoS.      

Chef du Projet: PR. Alimazighi

Membres du projet: Badiaa Dellal Hedjazi, Kahina Kessi, Mahdia Azzouz

Dates du projet: 2022-2025

Présentation du projet

L’explosion massive des sources d’information (Big Data: Réseaux sociaux, capteurs, objets connectés…) produit un impact important sur le monde des affaires. Les entreprises n’utilisent pas plus d’un pour cent de leurs données à des fins de prise de décision et d’analyse car elles ne savent pas comment accéder et traiter les 99% restant pour en extraire le plein potentiel. Par conséquent, les entreprises prennent de nombreuses décisions basées sur une image très incomplète de la réalité. Les technologies de l’information doivent proposer de nouvelles approches de collecte, d’organisation et d’analyse des Big Data.

Le Data Lake est un nouveau concept qui répond au besoin de plateformes Big Data fédératrices dans les entreprises.

Il offre la possibilité de fournir un stockage global des informations présentes dans l’entreprise, avec suffisamment de flexibilité pour interagir avec les données, qu’elles soient brutes ou très raffinées. Cette faculté permet d’insérer toutes les données, quelles que soient leur nature et leur origine. Au-delà du stockage, l’un des enjeux du Data Lake est de pouvoir très facilement traiter et transformer l’information afin d’accélérer les cycles d’innovation.

Le Data Lake doit, entre autres, permettre de casser les silos des systèmes d’information et de gagner en agilité.

Les données sont stockées sous une multitude de fichiers distribués et/ou en cloud. C’est au moment de leur analyse, qu’on les regroupe en créant une structure.

De nombreuses entreprises se rendent désormais compte que dans leur hâte et leur zèle à créer un Data Lake, elles ont en fait créé un entrepôt de données  d’entreprise inexploitable. Ceci est du au fait qu’elles ont négligé un facteur de réussite critique : la gouvernance de données. Celle-ci rassemble les personnes, les polices, les processus et la technologie nécessaires pour transformer ces masses de données diverses et difficilement exploitables en un Data Lake organisé et facilement exploitable.

Sans une stratégie claire de gouvernance des données, les entreprises ne seront pas en mesure de trouver les données ni les exploiter.

Objectif global du projet

Elaboration d’une méthodologie d’élaboration et de gouvernance d’un Data Lake pour une entreprise performante.

Email:lsi@usthb.dz

Adresse: Laboratoire des systèmes informatiques-Faculté Informatique- Université Houari Boumediene Bab Ezzouar Alger Algérie

https://goo.gl/maps/mVhSXnCy8Lo9EVJDA

Chef du Projet: PR. Boukhalfa

Membres du projet: Nazih Selmoune, Rahma Djiroun, Abdoulkarim Tahari, Sami Belkacem, Meriem Amel Guessoum

Dates du projet: 2020-2023

Présentation du projet

La prise de décision basée uniquement sur des données extraites des sources internes de l’entreprise donne parfois une vue partielle et limitée sur les activités de l’entreprise. Dans la vision d’obtenir des perspectives complémentaires, le décideur a besoin de comprendre par exemple, les relations entre les activités de vente et les changements climatiques. Ceci revient à analyser les changements de taux de succès des ventes par rapport aux données climatologiques telle que “la température moyenne mensuelle selon les villes et les pays”. par conséquent, le décideur se retrouve contraint de chercher des informations supplémentaires provenant de sources de données externes telles que le web afin compléter son analyse décisionnelle.

En effet, dans un contexte concurrentiel les analyses décisionnelles peuvent être sensibles à l’amélioration et l’enrichissement par l’ajout d’informations provenant de sources de données issues du web et externes à l’entreprise à savoir les données ouvertes (open data OD), les données ouvertes liées (Linked Open Data LOD) ainsi que les réseaux sociaux. L’exploitation de ces sources de données permet d’offrir de nouveaux points de vue aux décideurs (données situationnelles).

Dans le cadre de ce projet de recherche, nous nous intéressons à plusieurs types de données externes, notamment les données ouvertes (OD), les données ouvertes liées (LOD) ainsi que les données des médias sociaux. l’exploitation des OD/LOD entreposées pose un réel challenge en termes de connaissance préalable de la sémantique absolue des données, de la structure et leur hétérogénéité.

Le projet vise à:

• Intégrer des données externes à un système décisionnel déjà en place
• Sélectionner et intégrer des données externes dans les systèmes décisionnels
• Valoriser les données externes les plus intéressantes par une utilisation utile dans les systèmes décisionnels
• Enrichir la visualisation et le reporting
• Améliorer l’analyse et l’interprétation des données par les décideurs

Chef du Projet: PR. Benchaiba

Membres du projet: Abdelfetah Saadi, Manel Seddiki, Lynda Aliouane, Nadia Belguerche, Nabila Bouziane

Dates du projet: 2022-2025

Présentation du projet

Les dernières avancées technologiques permet l’utilisation de différents moyens nouveaux pour la gestion de l’aprés catastrophes de différents types. Il s’agit des réseaux de capteurs sans fil, des robots navigateur/secoureurs, des drones, des satellites, les réseaux sociaux, etc

L’utilisation des robots dans la recherche et le secours de victimes offre des avantages multiples: l’efficacité, la précision, l’endurance, l’exploration de terrains dangereux ou inaccessibles à l’être humain. Les capteurs, quant à eux, ont pour role d’orienter les robots vers les endroits où sont situés les victimes et par la suite de les guider vers les chemins qui ne présentent pas de danger pour l’évacuation de ces victimes. Les drones viennent combler certaines limitations des robots et des réseaux de capteurs par cause des terrains difficiles d’accès. Ils permettent alors avec leur rapidité d’intervention (notamment, durant les premiers moments d’occurrence de la catastrophe), de maintenir la communication, d’explorer des zones difficiles d’accès, de récolter des informations, de s’occuper de la coordination, de réaliser le mapping…

Tous les dispositifs physiques cités peuvent être considérés dans le cadre de l’Internet des Objets (IoT). Les défis principaux étant liés au déploiement du réseau et son maintien, l’obtention de l’information sur la catastrophe, le partage de l’information, la coordination pour les différents opérations de recherche et de secours, la communication…; tout cela, pour permettre d’organiser et de coordonner les opérations de recherche et de secours. L’objet du projet ne consiste pas à prévenir les catastrophes mais plutôt à intervenir après leurs occurrences. Il s’agit donc de solutionner certains de ces problèmes de base en vue de la gestion des catastrophes.

Chef de projet: PR. Boukra

Membres du projet: Malika Mehdi, Wassila Guendouzi, Fatma Zohra Mihoub, Abdellatif Soltani

dates du projet: 2022-2025

Présentation du Projet

Ce projet s’articule autour de deux thèmes principaux exploitant les méthodes approchées: utilisation des méthodes approchées en bio informatique et la détection d’intrusion.

En bioinformatique, nous nous intéressons à deux axes principaux: l’analyse de réseaux biologiques et plus particulierement les réseaux d’interaction de proteines PPINs (Protein-Protein interaction network analysis), et la prédiction de structures d’ARN avec pseudos noeuds. Dans le premier axe on s’intéresse aux PPINs qui sont actuellement aux coeurs de nombreuses recherches dont celles visant à définir de nouveaux médicaments (Drug Design). Aussi des études médicales récentes ont clairement souligné l’importance de l’analyse de réseaux PPINs pour les équipes de recherches médicales essayant de comprendre et de détecter la formation précoce de cellules cancéreuses. Pour le deuxième axe, il s’agit de comprendre le fonctionnement interne de l’ARN à travers la prédiction de sa structure tertiaire. En effet, il est apparu que l’ARN est impliqué dans de nombreux processus biologiques dont les roles étaitent jusqu’alors insoupçonnés comme par exemple, le transfert d’information génétique, la retraduction du code génétique, la régulation de la transcription et de la traduction des gènes etc. Il est également impliqué dans de nombreuses pathologies telles que le cancer, les maladies neurodégénératives et les maladies génétiques.

Le deuxième thème concerne la détection d’intrusion, la détection d’intrusion est une des mécanismes de sécurité qui vise à détecter les éventuelles attaques dans un système ou dans un ordinateur. Face à la nature polymorphe et évolutive de ces attaques, les IDS basé sur les signatures d’attaques se trouvent limité. L’approche comportementale est devenue, alors, l’alternative la plus étudié dans le domaine de la détection d’intrusion.

Nom et Prénom	Email
Belkhir Abdelkader	kaderbelkhir@hotmail.com
Bouyakoub Fayçal M’hamed	bouyakoub.f.m@gmail.com
Bouyakoub Samia	bouyakoub.s@gmail.com
Tiberkak Allel	allal.tiberkak@gmail.com
Guebli Wassila	guebliwas@gmail.com
Boubenia Mohamed	mo.boubenia@gmail.com
Berbar Ahmed	ahmedberbar@hotmail.com
Djouadi Karima	mimicha-a-kari@hotmail.com
Boudjebbour Karim	boudjebbourkarim@yahoo.fr
Abbaci Khaled	abbacikhaled@gmail.com
Larbi Bouamrane Noureddine	noureddinebouamrane@gmail.com
Koubai Nesrine	koubai.nesrine@gmail.com
Boukers saad	saad.boukers@gmail.com
Tahenni Abdallah	abdellahtahenni@gmail.com
Mezzenner Imene	imezenner@usthb.dz