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Sommaire
Volume 10, Numero 1
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Editorial
Mohand Boughanem, Salem Benferhat, Guy Melançon
New Directions in Intrusion Detection and Alert Correlation
Ludovic Mé, Hervé Debar
Propagation de contraintes pour la segmentation et la reconnaissance de structures anatomiques à partir d’un modèle structurel
Olivier Nempont, Jamal Atif, Elsa Angelini, Isabelle Bloch
Building Real-World Complex Networks by Wandering on random graphs
Bruno Gaume, Fabien Mathieu, Emmanuel Navarro
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Editorial
Ce numéro est composé de trois articles : deux rédigés en anglais et un rédigé en francais.
Le premier article en anglais est intitulé
« New Directions in Intrusion Detection and Alert Correlation », par Ludovic Mé et Hervé Debar.
Cet article fait le point sur les recherches actuelles pour la détection d’actions « informatiques »
malveillantes dans le domaine de la sécurité informatique. Les auteurs proposent treize pistes de recherche
considérées comme des défis par les auteurs dans le domaine de la détection d’intrusion et la corrélation d’alertes.
Le deuxième article en français, de Olivier Nempont, Jamal Atif, Elsa Angelini et Isabelle Bloch et intitulé
« Propagation de contraintes pour la segmentation et la
reconnaissance de structures anatomiques à partir d’un modèle structurel » concerne la segmentation et la
reconnaissance automatique de structures anatomiques cérébrales. Les approches proposées dans l’article sont
basées sur l'utilisation d'un modèle structurel flou. Le problème de segmentation et de reconnaissance est
décrit sous la forme d’un réseau de contraintes, où un algorithme de propagation de contraintes de type AC3
est présenté. L’article contient également un exemple d’applications à la reconnaissance de structures du cerveau
dans des images IRM.
Le troisième article en anglais, de Bruno Gaume, Fabien Mathieu et Emmanuel Navarro et intitulé
« Building Real-World Complex Networks by Wandering on
Random Graphs » propose une approche, basée sur les marches aléatoires sur des graphes aléatoires, permettant
de générer artificiellement des graphes semblables aux graphes de terrain.
Mohand Boughanem, Salem Benferhat et Guy Melançon
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