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Revue internationale I3

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 Accueil | Abonnement | Soumission | Statistiques d'accès | Administrateur 17 août 2010
 



Sommaire

Volume 10, Numero 1

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

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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