The widespread adoption of social networking platforms has generated interest in studying groups of users. Interest in the composition of groups has led to the development of methods to infer demographic attributes of participants such as such as age, ethnicity, and political orientation. While all demographic inference methods report excellent performance, there is a concern that this is the product of the way the dataset was constructed and not just the methods accuracy. In our research we observed an overemphasis on classifying users that exhibit easy-to-classify traits ; we call such users caricatures. In this thesis, we establish the extent to which caricatures introduce a bias that leads to results that give an overoptimistic characterization of the inference engine's abilities. We further continued our research and introduced a simple and effective method to create non-caricature-based datasets. In this work we focus on political caricatures in Twitter, although we consider our results representa- tive of the effect of caricatures in Twitter demographic inference datasets, regardless of the attribute of interest. Therefore our research should serve as a warning call to researchers using caricature-based datasets to do demographic inference. / La déduction démographique est devenue une force motrice derrire certaines des plus grandes techniques en analyse de données. Sa multitude d'utilisations et d'applications rendues possibles l'aide de données démographiques augmente de jour en jour. Alors que toutes les méthodes de déduction démographique aboutissent d'excellentes performances, on craint que ce soit le produit de la faon dont le groupe de données a été construit et pas seulement l'exactitude des méthodes. Dans notre recherche, nous avons observé une insistance exagérée sur le classement des utilisateurs qui présentent des caractéristiques faciles classer, on appelle ces caractéristiques des caricatures. Ces caricatures introduisent un biais qui son tour conduit des résultats qui donnent une caricaturization trop optimiste des capacités de déduction. Poursuivant notre recherche, nous avons introduit et présenté une méthode simple et efficace pour créer des ensembles de données non-caricaturistes. Notre travail suggre qu'en effet un tel biais existe et motive davantage notre introduction une telle méthode. En outre, notre recherche adresse un appel de mise en garde l'utilisation des ensembles de données axées sur la caricature dans la recherche de la déduction démographique.

Styrene/acrylonitrile (SAN) copolymers with excellent chain-end fidelity and low polydispersity Mw/Mn (1.10 – 1.30) were synthesized by nitroxide mediated polymerization (NMP) in dimethylformamide (DMF) solution with a succinimidyl ester (NHS) terminal group from the so-called SG1 nitroxide residue. These copolymers were thermally stabilized by removing the N-tert-butyl-N-[1-diethylphosphono-(2,2-dimethylpropyl) nitroxide] (SG1), and then modified to form primary amine end-functional SAN (SAN-NH2). Homogeneous coupling reactions and Fourier-transform infrared spectroscopy (FTIR) indicated that the amine group was effectively placed at the chain end. SAN-NH2 was reactively blended with maleic anhydride grafted poly(ethylene) (PE) at 20 wt.% loading at 180 °C and the resulting morphology was compared against the non-reactive blend. Scanning electron microscopy (SEM) indicated finer SAN domains ~ 1 μm which were thermally stable upon annealing in the reactive case. The dispersed SAN domains were reoriented using a channel die to impart elongated domains with aspect ratios ~ 14, which would be desirable for barrier materials. / Les copolymères de styrène/acrylonitrile (SAN) avec des excellente fidélité en bout de chaîne et des faible polydispersité Mw/Mn (1,10 - 1,30) ont été synthétisés par polymérisation des nitroxydes (NMP) dans une solution de diméthylformamide (DMF) avec d'ester de succinimidyle (NHS) groupe terminal de l'soi-disant SG1 résidus nitroxyde. Ces copolymères ont été stabilisée thermiquement par élimination du groupe N-tert-butyl-N-[1-diéthylphosphono-(2,2-diméthylpropyl) nitroxyde] (SG1), et ensuite modifiée pour former une amine primaire à fonctionnalité en bout de chaine des copolymères (SAN-NH2) . Réactions de couplage homogènes et transformée de Fourier spectroscopie infrarouge (FTIR) a indiqué que le groupe amine a effectivement été placé en bout de chaîne. SAN-NH2 a été réactive mélangée avec l'anhydride maléique greffé poly(éthylène) (PE) au chargement de 20% en poids à 180 °C et la morphologie obtenue a été comparée à la mélange non réactif. Dans le cas réactif, microscopie électronique à balayage (MEB) ont indiqué plus fines domaines de SAN ~1 um qui étaient stables thermiquement après recuit. Les domaines dispersés SAN ont été réorientés en utilisant un dé canal pour donner domaines allongés avec des rapports d'aspect ~14, ce qui serait souhaitable pour des matériaux barrières.

An understanding of the fundamental combustion properties of alternative fuels is essential for their adoption as replacements for non-renewable sources. In the aviation industry, a promising candidate is hydrotreated renewable jet fuel (HRJF). HRJF can be synthesized in a sustainable and economically viable manner from long chain fatty-acid methyl esters found in jatropha and camelina seed, and the laboratory-scale characterization of the combustion properties of HRJF is an active area of research. Such research is motivated, in part, by the chemical complexity of biojet fuels which are composed of hundreds of hydrocarbon species, similar to conventional aviation grade fuels. The laminar flame speed has been identified as an important combustion parameter for many combustion applications, and is especially relevant to the aviation community. The laminar flame speed is also an important parameter in the validation of chemical kinetic mechanisms, as it is representative of the chemical reactivity of the fuel. In this study, laminar, atmospheric pressure, premixed stagnation flames were used to determine the laminar flame speed of HRJF blended in varying ratios with Jet A-1 aviation fuel, requiring a combination of experimental and numerical methods. Jet A-1 was also studied to allow for comparative benchmarking of the biojet blends. Experiments were carried out in a jet-wall stagnation flame geometry at a pre-heated temperature of 400 K. Centerline velocity profiles were obtained using particle image velocimetry, from which the strained reference flame speeds were determined. Simulations of each experiment were carried out using the CHEMKIN-PRO software package together with a detailed chemical kinetic mechanism, with the specification of necessary boundary conditions taken entirely from experimental measurements. A direct comparison method was used to infer the true laminar flame speed from the experimental and numerical strained reference flame speeds. In order to model the chemical kinetics of Jet A-1 and the biojet blends, it was necessary to identify a surrogate blend that emulates the reactivity of the biojet fuels, while consisting of a much smaller number of pure compounds. Published data shows significant discrepancies for many jet fuel surrogate components, motivating their inclusion in this study. Thus, laminar flame speeds were also obtained for three candidate jet fuel surrogate components: n-decane, methylcyclohexane and toluene, which are representative of the alkane, cycloalkane and aromatic components of conventional aviation fuel, respectively. Results for the pure surrogate components were used to generate a suitable surrogate blend for the biojet blends. The results form this work resolve conflicting laminar flame speed data for the surrogate components, which is essential for the further development of chemical kinetic mechanisms and contributes to the surrogate modelling of jet fuel combustion. The laminar flame speeds of the biojet blends are compared to the Jet A-1 benchmark over a wide range of equivalence ratios. The biojet blends are found to behave similarly to Jet A-1 for low to moderate levels of blending, but show a marked disagreement otherwise. / La comprehension des proprietes de combustion fondamentales des carburants alternatifs est essentielle pour leur adoption en remplacement des sources non renouvelables. Dans le secteur de l'aviation, un candidat encourageant est le carburant d'avion renouvelable hydrotraite (HRJF). HRJF peuvent etre synthetiser de maniere durable et economique en utilisant des esters methyliques a longue cha^ne procure de gras trouves dans les grains de jatropha et de cameline, et la caracterisation a l'echelle laboratoire des proprietes de combustion du HRJF est un domaine de recherche actif. Cette recherche est motivee, en partie, par la complexite chimique des combustibles d'avion biologiques qui sont composees de centaines d'especes d'hydrocarbures conventionnels, semblables a des combustibles d'aviation conventionnel. La vitesse de flamme laminaire a ete identie comme un parametre de combustion important pour de nombreuses applications de combustion, et est particulierement pertinent pour la communaute aeronautique. La vitesse de flamme laminaire est egalement un parametre important dans la validation des mecanismes de cinetiques chimiques, car il est representatif de la reactivite chimique du combustible. Dans cette etude, les flammes laminaire en stagnation, sous la pression atmospherique, et premelangees ont ete utilises pour determiner la vitesse de flamme laminaire de HRJF melanges dans des proportions variables avec du carburant de l'aviation Jet A-1, ce qui exigeait une combinaison de methodes experimentales et numeriques. Jet A-1 a egalement ete etudie pour permettre une analyse comparative des melanges de carburants. Des experiences ont ete menees dans une geometrie de vjet-mur flamme de stagnation a une temperature prechauee de 400 K. Des prols de vitesse centrales ont ete obtenus en utilisant la velocimetrie par image de particules, qui ont permit de determiner les vitesses de flammes de reference tendues. Simulations de chaque experience ont ete realisees en utilisant le logiciel CHEMKIN-PRO en conjunction avec un mecanisme chimique cinetique detaille, avec la specication de conditions aux limites necessaires prises entierement des mesures experimentales. Une methode de comparaison directe a ete utilisee pour deduire la vrai vitesse de flamme laminaire en utilisant les vitesses de flamme de reference tendues experimentales et numeriques. Pour modeliser la cinetique chimique du Jet A-1 et les melanges biologiques, il etait necessaire d'identier un melange de substitution qui emule la reactivite des carburants, tout en comprenant un nombre beaucoup plus restreint de combustibles purs. Les donnees publiees montrent des ecarts importants pour nombreux de ces composants de carburant de substitution, motivant leur inclusion dans cette etude. Ainsi, la vitesse de flamme laminaire a ete egalement obtenus pour trois candidats de composants substitutus pour la carburant d'aviation: n-decane, methylcyclohexane et toluene, qui sont representatifs des composants d'alcane, cycloalcane et aromatiques du carburant d'aviation conventionnel, respectivement. Les resultats pour les composants purs de substitution ont ete utilises pour generer un melange adequat de substitution pour les melanges de carburant biologiques. Les resultats de ce travail resout les conflits entre les donnees de vitesse de flamme laminaire pour les composants de substitution, qui est essentiel pour le developpement des mecanismes de cinetiques chimiques et contribue a la modelisation des carburants vide substitution de la combustion. Les vitesses de flamme laminaire des melanges de carburants biologiques sont comparees a Jet A-1 a dierents rapports d'equivalence. Les melanges biologiques comportent de facon similaire a Jet A-1 pour les niveaux de melange faible a modere, mais montrent un important ecart autrement.

This thesis considers a method for computing skeletal representations based on the average outward flux (AOF) of the gradient of the Euclidean distance function to the boundary of a 2D object through the boundary of a region that is shrunk. It then shows how the original method, developed by Dimitrov et al. [17] can be optimized and made more efficient and proposes an algorithm for computing flux invariants which is a number of times faster. It further exploits a relationship between the AOF and the object angle at endpoints, branch points and regular points of the skeleton to obtain more complete boundary reconstruction results than those demonstrated in prior work. Using this optimized implementation, new measures for skeletal simplification are proposed based on two criteria: the uniqueness of an inscribed disk as a tool for defining salience, and the limiting average outward flux value. The simplified skeleton when abstracted as a directed graph is shown to be far less complex than popular skeletal graphs in the literature, such as the shock graph, by a number of graph complexity measures including: number of nodes, number of edges, depth of the graph, number of skeletal points, and the sum of topological signature vector (TSV) values. We conclude the thesis by applying the simplified graph to a view-based object recognition experiment previously arranged for shock graphs. The results suggest that our new simplified graph yields recognition scores very close to those obtained using shock graphs but with a smaller number of nodes, edges, and skeletal points. / Ce mémoire propose une méthode pour calculer des représentations squelettiques en fonction du flux moyen décrit par le gradient de la fonction de distance Euclidienne aux limites d'un objet 2D qui rétrécit. La méthode originale développée par Dimitrov et al. [17] est ensuite optimisée afin de calculer des invariants de flux plus rapidement. Une relation entre l'AOF et l'angle de l'objet aux extrémités (aux points de branches et des points réguliers du squelette) est exploitée afin d'obtenir une reconstruction plus précises des limites de l'objet par rapport aux travaux précédents. En utilisant cette implémentation optimisée, de nouvelles mesures de simplification de squelettes sont proposées selon deux critères: l'unicité d'un disque inscrit comme un outil permettant de définir la saillance, et la limitation de la moyenne du flux à l'extérieur. Il est démontré que le squelette simplifié, abstrait par un graphe orienté, est beaucoup moins complexe que des graphes squelettiques conventionnels mentionnés dans la littérature, tel que le graphe de choc. Les mesures de complexité de graphe comprennent le nombre de nuds, le nombre de bords, la profondeur du graphe, le nombre de points du squelette et la somme des valeurs du vecteur des signes topologiques (TSV). La thèse se finit en appliquant le graphe simplifié au problème de reconnaissance d'objets basée sur la vue, préalablement adapté pour l'utilisation de graphes de choc. Les résultats suggèrent que notre nouveau graphe simplifié atteint des performances similaires à celles des graphes de choc, mais avec moins de nuds, de bords et de points du squelette plus rapide.

We study the problem of distributing a single global task between a group ofheterogeneous robots. We view this problem as a fair division game. In this setting,every robot defines a preference function over parts of the task according to its sens-ing and motion capabilities. These preferences are described by density functionsover the task. We want to find an allocation of the global task that maximizes theprobability of task completion. We first formulate the task distribution problem as afair subdivision problem and provide a centralized algorithm to compute the alloca-tions for each robot. We provide a complexity analysis and computational results ofthe algorithm. We also provide a decentralized approach, based on the decentralizedcomputations of non-differentiable linear programs using the subgradient methodand discuss its convergence properties. / Nous étudions le problème de distribution d'une simple tâche globale entre un groupe de robots hétérogènes. Nous nous représentons ce problème comme un jeu de division juste. Dans ce contexte, chaque robot définit une fonction de préférence qui règne sur certaines parties de la tâche selon ses capacités de détection et de mouvement. Ces préférences son décrites par des fonctions de densité qui gèrent la tâche. Nous cherchons à trouver une allocation de la tâche globale qui maximise la probabilité de complétion de la tâche. Premièrement, nous formulons le problème de distribution de la tâche comme un problème de subdivision juste auquel on fournit un algorithme centralisé qui calcule les allocations pour chaque robot. Nous fournissons une analyse de complexité et les résultats numériques de l'algorithme. De plus, nous fournissons une approche decentralisée basée sur la décentralisation des calculs de programmes linéaires non-dérivables utilisant la méthode sous-différentielle et discutons ses propriétés de convergence.

Mining online user data has become more and more popular in e-commerce. Businesses are using this data to do customization and user behavior prediction and one main applications of this information is advertisement. In this thesis, we address the problem of finding the influence of advertisements on a user's purchase behavior, by using machine learning methods to analyze purchase data obtained from real online retail systems. The hypothesis driving the model we propose is that different ads have different influences, but also the same ad can make the user behave differently if she is in different inner states. To capture this last aspect, we approached this problem using Hidden Markov Models for users. To consider the influence of ads and their properties, we replaced the traditional observation model of a Hidden Markov Model with Logistic Regression, which allows us to define an observation model depending not only on the HMM state, but also on external events such as advertising campaigns. We use a large online user data by an industry partner and our model is fit to predict if the user will make a purchase at a specific time interval or not. / L'éxploration des données utilisateurs en ligne est devenu de plus en plus populaire dans le commerce éléctronique. Les entreprises utilisent ces données pour la personnalisation et la prévision du comportement des utilisateurs, et une des applications principales de cette information est la publicité. Dans cette thèse, nous abordons le problème de trouver l'influence de la publicité sur le comportement d'achat d'un utilisateur, à l'aide de l'apprentissage automatique. Nous utilisons un jeu de données réelles provenant d'un détaillant en ligne. L'hypothèse de base du modèle que nous proposons est que les différentes annonces ont des influences différentes, mais aussi la meme annonce peut faire l'utilisateur se comporter différemment si lui ou elle se trouve dans différents états intérieurs. Pour capturer ce dernier aspect, nous avons abordé ce problème en utilisant des modèles Markov cachés pour modeller les utilisateurs. Pour étudier l'influence des annonces et leurs propriétés, nous avons remplacé le modèle d'observation traditionnelle par modèle Markov caché avec la régression logistique, ce qui nous permet de définir un modèle d'observation enfonction non seulement de l'état HMM, mais aussi sur des événements externes telsque les campagnes de publicité. Nous utilisons une grande quantité de données utilisateur en ligne provenant d'un partenaire industriel. Notre modèle est ajusté pourprédire si l'utilisateur fera un achat dans un intervalle de temps spécifié ou non

We present a new technique for simulating high resolution surface wrinkling deformations of composite objects consisting of a soft interior and a harder skin. We combine high resolution thin shells with coarse finite element lattices and define frequency based constraints that allow the formation of wrinkles with properties matching those predicted by the physical parameters of the composite object. Our two-way coupled model produces the expected wrinkling behavior without the computational expense of a large number of volumetric elements to model deformations under the surface. We use C1 quadratic shape functions for the interior deformations, allowing very coarse resolutions to model the overall global deformation efficiently, while avoiding visual artifacts of wrinkling at discretization boundaries. We demonstrate that our model produces wrinkle wavelengths that match both theoretical predictions and high resolution volumetric simulations. We also show example applications in simulating wrinkles on passive objects, such as furniture, and for wrinkles on faces in character animation. / Nous presentons une nouvelle technique pour la simulation des deformation de haute resolution du plissement en surface d'objets composites constitues d'un interieur mou et d'une peau plus rigide. Nous combinons des plaques minces haute resolution avec une structure d'elements nis plus approximative, et denissons les contraintes d'accouplement qui permettent la formation de rides qui possedent des proprietes correspondant celles predites par les parametres physiques de l'objet composite. Le couplage de ces deux modeles permet notre procede de produire le comportement attendu sans la charge de calcul d'un grand nombre d'elements volumiques du aux deformations sous la surface du modele. Nous utilisons des fonctions de forme quadratiques B-splines pour les deformations interieures, ce qui permet des resolutions tres grossieres pour modeliser les deformations globales ecacement, tout en evitant les artefacts visuels de ridules au niveau des limites de discretisation. Nous demontrons que ce modele produit des longueurs d'onde de rides qui correspondent aux predictions theoriques et aux simulations volumetriques de haute resolution. Nous presentons aussi des exemples d'applications en simulant le plissement d'objets passifs, tels que des meubles, et aussi de la formation de rides sur le visage de personnages en animation.

Epilepsy is a chronic neurological disorder affecting around 50 million people worldwide. It is characterized by the occurrence of seizures; a transient clinical event caused by synchronous and/or abnormal and excessive neuronal activity in the brain. This thesis presents a novel machine learning toolbox that generates personalized epileptic seizure detection algorithms exploiting the information contained in electroencephalographic recordings. A large variety of features designed by the seizure detection/prediction community are implemented. This broad set of features is tailored to specific patients through the use of automated feature selection techniques. Subsequently, the resulting information is exploited by a complex machine learning classifier that is able to detect seizures in real-time. The algorithm generation procedure uses a default set of parameters, requiring no prior knowledge on the patients' conditions. Moreover, the amount of data required during the generation of an algorithm is small. The performance of the toolbox is evaluated using cross-validation, a sound methodology, on subjects present in three different publicly available datasets. We report state of the art results: detection rates ranging from 76% to 86% with median false positive rates under 2 per day. The toolbox, as well as a new dataset, are made publicly available in order to improve the knowledge on the disorder and reduce the overhead of creating derived algorithms. / L'épilepsie est un trouble neurologique cérébral chronique qui touche environ 50 millions de personnes dans le monde. Cette maladie est caractérisée par la présence de crises d'épilepsie; un événement clinique transitoire causé par une activité cérébrale synchronisée et/ou anormale et excessive. Cette thèse présente un nouvel outil, utilisant des techniques d'apprentissage automatique, capable de générer des algorithmes personnalisés pour la détection de crises épileptiques qui exploitent l'information contenue dans les enregistrements électroencéphalographiques. Une grande variété de caractéristiques conçues pour la recherche en détection/prédiction de crises ont été implémentées. Ce large éventail d'information est adapté à chaque patient grâce à l'utilisation de techniques de sélection de caractéristiques automatisées. Par la suite, l'information découlant de cette procédure est utilisée par un modèle de décision complexe, qui peut détecter les crises en temps réel. La performance des algorithmes est évaluée en utilisant une validation croisée sur des sujets présents dans trois ensembles de données accessibles au public. Nous observons des résultats dignes de l'état de l'art: des taux de détections allant de 76% à 86% avec des taux de faux positifs médians en deçà de 2 par jour. L'outil ainsi qu'un nouvel ensemble de données sont rendus publics afin d'améliorer les connaissances sur la maladie et réduire la surcharge de travail causée par la création d'algorithmes dérivés.

Using power wheelchairs (PW) is a difficult task which needs special motor control trainings for their users. The objective of this thesis is to develop computational tools to automatically identify user driving behaviors in order to design user-specific training methods. There are many research projects on human activity recognition using wearable sensors such as accelerometers; however, PW event recognition is very rare. Moreover, for many PW applications the decision must be made with very low time complexity since accident consequences can be serious. In this thesis, we propose a machine learning framework for PW activity recognition. The framework contains three main steps: datalogging, feature extraction and event classification. In the first step, PWs are outfitted with a datalogging platform that records movement data such as acceleration. In the next step, 4 different types of features have been extracted from the preprocessed movement data and in the last step, a classifier has been trained to classify 35 different types of wheelchair activities. The classification accuracy from four different types of features has been compared: time-delay embeddings, time-domain characterization, frequency-domain features, and wavelet transforms. In a first analysis, the classification accuracy obtained when distinguishing between safe and unsafe events is compared. In a second analysis, classifcation accuracy when distinguishing between 35 different types of events is analyzed. We show that using time-delay embedding features a large proportion of activities can be detected. Specially this method, shows great performance in the detection of unsafe events. / L'utilisation de fauteuils roulants motorisés (FRM) est une tâche difficile qui requiert un apprentissage moteur particulier. L'objectif de cette thèse vise à développer des outils informatiques permettant d'identifier automatiquement le profil comportemental d'un usager de manière à fournir des méthodes d'apprentissage sur-mesure. Plusieurs projets de recherche se sont penchés sur la reconnaissance d'activité humaine utilisant des capteurs portables tels que des accéléromètres; toutefois, la reconnaissance d'événements survenant sur les FRM est rare. De plus, dans la plupart des applications pour FRM les décisions de contrôle doivent être prises rapidement, sans débordement des ressource de calcul, puisque les conséquences d'un incidents peuvent être graves. Dans cette thèse, nous proposons une approche d'apprentissage machine pour la reconnaissance d'activité des FRM. Elle consiste en trois étapes principales: capture des données, extraction de caractéristiques, et classification. À la première étape, une plate-forme de capture de donnée est installée sur le FRM. Dans un second temps, quatre types de caractéristiques sont extraites à partir de données pré-traitées. Finalement, un classifieur est entraîné à distinguer 35 types d'activités pouvant survenir sur le fauteuil roulant. L'exactitude des quatre types de caractéristiques a été comparée: plongements retardés dans le temps, caractérisation dans le domaine temporel, caractérisation dans le domaine fréquentiel, et décomposition en ondelettes. Dans une première analyse, l'exactitude du classifieur à distinguer les événements sécuritaires et non-sécuritaires est comparée. Ensuite, nous nous attardons à analyser la capacité à classifier les 35 types d'événements. Nous démontrons que les plongements retardés dans le temps permettent de détecter une proportion importante des activités. De plus, cette méthode s'avère très efficace à détecter les événements non-sécuritaires.

The enormous popularity of the Internet-based services is forcing users to create large number of online accounts to use variety of different services such as online social networking, online banking, online gaming, and blogging. The First step in securing an online service is the establishment of a secure channel between the server and the user. To achieve this, we need an authentication protocol that would verify some user supplied credential and validate the identity of the user. Traditionally, three different schemes "what you know", "what you have" and "what you are" are used individually or in combinations to authenticate a user. The most widely applied scheme among them is the "what you know" scheme.In this thesis, I propose a strong authentication protocol by using the sound channel between a mobile phone and a desktop machine. In this protocol, the mobile phone is used as a hardware token that responds to a challenge issued by the desktop machine. The mobile phone needs to have the correct secret key to respond to the challenge in the expected way. We can use the sound-based authentication provided by the mobile phone as a standalone user authentication mechanism or as a second factor to increase the security of a password-based authentication scheme. One of the features of our sound-based authentication scheme is that it does not require the mobile phone to have a data connection. The only requirement is the shared secret with the authenticating server that needs to be established prior to running the authentication protocol. Another feature is the one-time-password-like structure of the scheme, which makes it harder for an attacker to subvert the authentication scheme. / La grande popularité des services basés sur Internet oblige les utilisateurs à créer de nombreux comptes en ligne pour profiter de différents services, tels que réseaux sociaux en ligne, banques en ligne, jeux de vidéo en ligne et blogs. La première étape a assurer pour un service en ligne est la mise en place d'un canal sécurisé entre le serveur et l'usager. Pour atteindre cet objectif, nous avons besoin d'un protocole d'authentification qui vérifie certaines informations d'identifications fournis par l'usager, en plus de valider son identité. Généralement, nous utilisons trois systèmes différents: « ce que vous savez », « ce que vous avez », ainsi que « ce que vous êtes », individuellement ou en combinaison afin d'authentifier un usager. Le système le plus largement répandu d'entre eux est celui du « ce que vous savez ». Au sein de ce mémoire, je propose un robuste protocole d'authentification en employant le canal sonore entre un téléphone portable et un ordinateur. Dans ce protocole, le téléphone mobile est utilisé en tant que jeton matériel qui répond à un défi lancé par l'ordinateur. Le téléphone doit avoir la bonne clé secrète appropriée pour réussir le défi. Nous pouvons nous servir de ce type d'authentification comme mécanisme unique d'authentification d'usager ou encore en tant que mécanisme additionnel de sécurité au système d'authentification classique de mot de passe. L'une des caractéristiques de notre système d'authentification basé sur le son réside sur le fait qu'il ne demande pas au téléphone mobile d'avoir une connexion à une base de données. La seule exigence est le secret partagé avec le serveur d'authentification qui doit être mis en place avant l'exécution du protocole d'authentification. Une autre caractéristique du système est sa structure ressemblant au mot de passe unique, ce qui rend plus difficile pour un pirate informatique de contourner le mécanisme d'authentification.