La reconnaissance d’activités humaines est un sujet de recherche d’actualité comme en témoignent les nombreux travaux de recherche sur le sujet. Dans ce cadre, la reconnaissance des activités physiques humaines est un domaine émergent avec de nombreuses retombées attendues dans la gestion de l’état de santé des personnes et de certaines maladies, les systèmes de rééducation, etc.Cette thèse vise la proposition d’une approche pour la reconnaissance automatique et non-intrusive d’activités physiques quotidiennes, à travers des capteurs inertiels de type accéléromètres, placés au niveau de certains points clés du corps humain. Les approches de reconnaissance d’activités physiques étudiées dans cette thèse, sont catégorisées en deux parties : la première traite des approches supervisées et la seconde étudie les approches non-supervisées. L’accent est mis plus particulièrement sur les approches non-supervisées ne nécessitant aucune labellisation des données. Ainsi, nous proposons une approche probabiliste pour la modélisation des séries temporelles associées aux données accélérométriques, basée sur un modèle de régression dynamique régi par une chaine de Markov cachée. En considérant les séquences d’accélérations issues de plusieurs capteurs comme des séries temporelles multidimensionnelles, la reconnaissance d’activités humaines se ramène à un problème de segmentation jointe de séries temporelles multidimensionnelles où chaque segment est associé à une activité. L’approche proposée prend en compte l’aspect séquentiel et l’évolution temporelle des données. Les résultats obtenus montrent clairement la supériorité de l’approche proposée par rapport aux autres approches en termes de précision de classification aussi bien des activités statiques et dynamiques, que des transitions entre activités. / Human activity recognition is currently a challengeable research topic as it can be witnessed by the extensive research works that has been conducted recently on this subject. In this context, recognition of physical human activities is an emerging domain with expected impacts in the monitoring of some pathologies and people health status, rehabilitation procedures, etc. In this thesis, we propose a new approach for the automatic recognition of human activity from raw acceleration data measured using inertial wearable sensors placed at key points of the human body. Approaches studied in this thesis are categorized into two parts : the first one deals with supervised-based approaches while the second one treats the unsupervised-based ones. The proposed unsupervised approach is based upon joint segmentation of multidimensional time series using a Hidden Markov Model (HMM) in a multiple regression context where each segment is associated with an activity. The model is learned in an unsupervised framework where no activity labels are needed. The proposed approach takes into account the sequential appearance and temporal evolution of data. The results clearly show the satisfactory results of the proposed approach with respect to other approaches in terms of classification accuracy for static, dynamic and transitional human activities

Les attaques par canaux cachés telles que les attaques par analyse de la consommation sont une menace pour la sécurité des circuits intégrés. Elles exploitent les fuites physiques émises par les circuits lors des calculs cryptographiques pour récupérer les informations secrètes qu'ils contiennent. De nombreuses contremesures, notamment matérielles, ont donc été proposées par la communauté dans le but de protéger les crypto-systèmes contre ce type d'attaques. Malgré leur efficacité, leur inconvénient majeur est leur surcoût important en surface, vitesse et consommation. Cette thèse a pour objectif de proposer des contremesures avec un faible coût au niveau matériel visant à réduire ces fuites et offrant un bon compromis entre sécurité et surcoûts. Pour cela, nous identifions tout d'abord les principales sources de fuites d'un crypto-système intégrant une architecture matérielle itérative d'un algorithme symétrique. Puis nous proposons plusieurs contremesures, à faible coût matériel, qui visent à réduire ces fuites. Enfin, nous évaluerons la robustesse de nos solutions face aux attaques par canaux cachés. / Side channel attacks such as power analysis attacks are a threat to the security of integrated circuits.They exploit the physical leakage of circuits during the cryptographic computations to retrieve the secret informations they contain. Many countermeasures, including hardware, have been proposed by the community in order to protect cryptosystems against such attacks. Despite their effectiveness, their major drawback is their significant additional cost in area, speed and consumption. This thesis aims at proposing low cost countermeasures able to reduce the leaks and offering a good compromise between security and costs. First we identify the main sources of leakage of a cryptographic system that integrates an iterative hardware architecture of a symetric algorithm. Then we propose several low cost countermeasures, which aim at reducing this leakage. Finally, we evaluate the robustness of our solutions against side channel attacks.

Cette thèse consiste à analyser conjointement des signaux de mouvement des yeux et d’électroencéphalogrammes (EEG) multicanaux acquis simultanément avec des participants effectuant une tâche de lecture de recueil d'informations afin de prendre une décision binaire - le texte est-il lié à un sujet ou non? La recherche d'informations textuelles n'est pas un processus homogène dans le temps - ni d'un point de vue cognitif, ni en termes de mouvement des yeux. Au contraire, ce processus implique plusieurs étapes ou phases, telles que la lecture normale, le balayage, la lecture attentive - en termes d'oculométrie - et la création et le rejet d'hypothèses, la confirmation et la décision - en termes cognitifs.Dans une première contribution, nous discutons d'une méthode d'analyse basée sur des chaînes semi-markoviennes cachées sur les signaux de mouvement des yeux afin de mettre en évidence quatre phases interprétables en termes de stratégie d'acquisition d'informations: lecture normale, lecture rapide, lecture attentive et prise de décision.Dans une deuxième contribution, nous lions ces phases aux changements caractéristiques des signaux EEG et des informations textuelles. En utilisant une représentation en ondelettes des EEG, cette analyse révèle des changements de variance et de corrélation des coefficients inter-canaux, en fonction des phases et de la largeur de bande. En utilisant des méthodes de plongement des mots, nous relions l’évolution de la similarité sémantique au sujet tout au long du texte avec les changements de stratégie.Dans une troisième contribution, nous présentons un nouveau modèle dans lequel les EEG sont directement intégrés en tant que variables de sortie afin de réduire l’incertitude des états. Cette nouvelle approche prend également en compte les aspects asynchrones et hétérogènes des données. / This PhD thesis consists in jointly analyzing eye-tracking signals and multi-channel electroencephalograms (EEGs) acquired concomitantly on participants doing an information collection reading task in order to take a binary decision - is the text related to some topic or not ? Textual information search is not a homogeneous process in time - neither on a cognitive point of view, nor in terms of eye-movement. On the contrary, this process involves several steps or phases, such as normal reading, scanning, careful reading - in terms of oculometry - and creation and rejection of hypotheses, confirmation and decision - in cognitive terms.In a first contribution, we discuss an analysis method based on hidden semi-Markov chains on the eye-tracking signals in order to highlight four interpretable phases in terms of information acquisition strategy: normal reading, fast reading, careful reading, and decision making.In a second contribution, we link these phases with characteristic changes of both EEGs signals and textual information. By using a wavelet representation of EEGs, this analysis reveals variance and correlation changes of the inter-channels coefficients, according to the phases and the bandwidth. And by using word embedding methods, we link the evolution of semantic similarity to the topic throughout the text with strategy changes.In a third contribution, we present a new model where EEGs are directly integrated as output variables in order to reduce the state uncertainty. This novel approach also takes into consideration the asynchronous and heterogeneous aspects of the data.

Les attaques par canaux cachés sont une forme d'attaque particulièrement dangereuse. Dans cette thèse, nous nous intéressons au canal caché temporel. Un programme est dit ''constant-time'' lorsqu'il n'est pas vulnérable aux attaques par canal caché temporel. Nous présentons dans ce manuscrit deux méthodes reposant sur l'analyse statique afin de s'assurer qu'un programme est constant-time. Ces méthodes se placent dans le cadre de vérification formelle afin d'obtenir le plus haut niveau d'assurance possible en s'appuyant sur une chaîne de compilation vérifiée composée du compilateur CompCert et de l'analyseur statique Verasco. Nous proposons aussi une méthode de preuve afin de s'assurer qu'un compilateur préserve la propriété de constant-time lors de la compilation d'un programme. / Side-channel attacks are an especially dangerous form of attack. In this thesis, we focus on the timing side-channel. A program is said to be constant-time if it is not vulnerable to timing attacks. We present in this thesis two methods relying on static analysis in order to ensure that a program is constant-time. These methods use formal verification in order to gain the highest possible level of assurance by relying on a verified compilation toolchain made up of the CompCert compiler and the Verasco static analyzer. We also propose a proof methodology in order to ensure that a compiler preserves constant-time security during compilation.

L'évolution des architectures de systèmes d'information n'a de cesse depuis l'avènement des télécommunications. Pour s'adapter aux nouvelles dimensions en nombre d'utilisateurs et taille des données, les systèmes d'information modernes sont répartis et hétérogènes. Ce constat ouvre de nouveaux enjeux de sûreté de fonctionnement pour les systèmes d'information, il s'agit de garantir disponibilité, fiabilité, innocuité, confidentialité, intégrité et maintenabilité tout au long du cycle de vie du système. C'est dans ce contexte que cette thèse a été conduite, les fruits des travaux de recherche gravitent autour de plusieurs notions de la sûreté de fonctionnement : – La confidentialité et l'intégrité avec le design, l'implémentation et l'étude de robustesse des chiffres symétriques par bloc. Les chiffres DES, AES et CS-Cipher ont été étudiés dans un spectre large rassemblant les implémentations logicielles et matérielles et leurs performances, la maléabilité des structures de diffusion, la cryptographie conventionnelle et les attaques par canaux auxiliaires. – La fiabilité avec le développement d'algorithmes auto-tolérants aux fautes et la certification de résultats. Cette étude est dédiée aux systèmes distribués de calcul tels que les clusters, les grilles ou encore les réseaux pair-à-pairs utilisés pour des calculs d'algèbre linéaires.

Dans la plupart des questions écologiques, les phénomènes aléatoires d'intérêt sont spatialement structurés et issus de l'effet combiné de multiples variables aléatoires, observées ou non, et inter-agissant à diverses échelles. En pratique, dès lors que les données de terrain ne peuvent être directement traitées avec des structures spatiales standards, les observations sont généralement considérées indépendantes. Par ailleurs, les modèles utilisés sont souvent basés sur des hypothèses simplificatrices trop fortes par rapport à la complexité des phénomènes étudiés. Dans ce travail, la démarche de modélisation hiérarchique est combinée à certains outils de la statistique spatiale afin de construire des structures aléatoires fonctionnelles "sur-mesure" permettant de représenter des phénomènes spatiaux complexes en écologie des populations. L'inférence de ces différents modèles est menée dans le cadre bayésien avec des algorithmes MCMC. Dans un premier temps, un modèle hiérarchique spatial (Geneclust) est développé pour identifier des populations génétiquement homogènes quand la diversité génétique varie continûment dans l'espace. Un champ de Markov caché, qui modélise la structure spatiale de la diversité génétique, est couplé à un modèle bivarié d'occurrence de génotypes permettant de tenir compte de l'existence d'unions consanguines chez certaines populations naturelles. Dans un deuxième temps, un processus de Poisson composé particulier,appelé loi des fuites, est présenté sous l'angle de vue hiérarchique pour décrire le processus d'échantillonnage d'organismes vivants. Il permet de traiter le délicat problème de données continues présentant une forte proportion de zéros et issues d'échantillonnages à efforts variables. Ce modèle est également couplé à différents modèles sur grille (spatiaux, régionalisés) afin d'introduire des dépendances spatiales entre unités géographiques voisines puis, à un champ géostatistique bivarié construit par convolution sur grille discrète afin de modéliser la répartition spatiale conjointe de deux espèces. Les capacités d'ajustement et de prédiction des différents modèles hiérarchiques proposés sont comparées aux modèles traditionnellement utilisés à partir de simulations et de jeux de données réelles (ours bruns de Suède, invertébrés épibenthiques du Golfe-du-Saint-Laurent (Canada)).

Ce travail de thèse concerne la sécurisation des circuits électroniques contre les attaques (dites SCA) qui visent leur implémentation. Les algorithmes cryptographiques ont été traditionnellement étudiés pour résister aux attaques théoriques. Néanmoins, dès lors que ces algorithmes sont mis en oeuvre sur des dispositifs concrets, de nouvelles attaques deviennent possibles. Effectivement, de l'information peut être extraite passivement (par observation). Cette information complémentaire, communément appelée "canal caché", apporte un pouvoir supplémentaire aux attaquants. Les canaux cachés les plus populaires sont la consommation électrique et le rayonnement électromagnétique. Nous montrons tout d'abord que les attaques sur les canaux cachés sont structurelles, c'est-à-dire inhérentes au traitement de l'information. Il se trouve par ailleurs que les algorithmes cryptographiques sont spécialement sensibles aux SCA, à cause des propriétés constitutives des fonctions booléennes utilisées. Le talon d'Achille principal est l'architecture RTL de l'opérateur cryptographique. Effectivement, les transferts de registres rendent possible une attaque dite en distance de Hamming. Nous continuons en recherchant des moyens permettant de ne fuir pratiquement aucune information exploitable par un attaquant. Des portes logiques sécurisées sont conçues de sorte à minimiser les violations de symétrie. Une stratégie de routage équilibré obéi aux mêmes critères. La conservation de la symétrie est traitée avec un soin tout particulier, aboutissant à la méthode générique de "backend duplication".

L'objet de cette thèse est d'établir un cadre d'analyse des données recueillies sur les véhicules en vue de les mettre en correspondance avec des comportements. Pour cela, nous avons défini le modèle Semi-Markovien caché pondéré pour modéliser les signaux issus des capteurs et établi des résultats théoriques sur les modèles de régressions multi-phasiques dans le cas linéaire et nonlinéaire. Puis, nous avons établi une méthodologie d'analyse de l'activité basée sur un apprentissage semi-automatique, et structurée par les résultats des modèles cognitifs du conducteur. Pour valider cette méthodologie, nous avons effectué une expérimentation où furent enregistrées 1209 séquences de conduite. Ces données nous ont permis d'implémenter des modèles de Markov cachées décrivant l'évolution des capteurs associés à des situations de conduite caractérisées par l'objectif, l'infrastructure perçue par le conducteur et la vitesse initiale. Les modèles générés nous permettent dès lors de catégoriser, avec un taux satisfaisant, à quelle situation ou à quel groupe de situation appartient une séquence inconnue. Par ailleurs, nous illustrons l'utilité des modèles markoviens conjugués aux modèles multi-phasiques pour la recherche automatique de situation dans un ensemble de données. Mot clés libres: modèle Semi-Markovien cachés pondéré, modèles multi-phasiques, apprentissage semi-automatique, catégorisation du comportement du conducteur, analyse de l'activité de conduite analyse hiérarchique

La première partie de cette thèse est consacrée à l'estimation par maximum de vraisemblance dans les modèles mixtes à dynamique markovienne. Nous considérons plus précisément des modèles de Markov cachés à effets mixtes et des modèles de diffusion à effets mixtes. Dans le Chapitre 2, nous combinons l'algorithme de Baum-Welch à l'algorithme SAEM pour estimer les paramètres de population dans les modèles de Markov cachés à effets mixtes. Nous proposons également des procédures spécifiques pour estimer les paramètres individuels et les séquences d' états cachées. Nous étudions les propriétés de cette nouvelle méthodologie sur des données simulées et l'appliquons sur des données réelles de nombres de crises d' épilepsie. Dans le Chapitre 3, nous proposons d'abord des modèles de diffusion à effets mixtes pour la pharmacocin étique de population. Nous en estimons les paramètres en combinant l'algorithme SAEM a un filtre de Kalman étendu. Nous étudions ensuite les propriétés asymptotiques de l'estimateur du maximum de vraisemblance dans des modèles de diffusion observés sans bruit de mesure continûment sur un intervalle de temps fixe lorsque le nombre de sujets tend vers l'infini. Le Chapitre 4 est consacré a la s élection de covariables dans des modèles mixtes généraux. Nous proposons une version du BIC adaptée au contexte de double asymptotique où le nombre de sujets et le nombre d'observations par sujet tendent vers l'infini. Nous présentons quelques simulations pour illustrer cette procédure.

Les réseaux de portes programmables modernes (FPGA) sont en mesure de mettre enoeuvre un système complexe sur puce (SoC) tout en fournissant des performances élevées. Un SoC Complexe contient généralement des noyaux cryptographiques embarqués permettant de chiffrer/déchiffrer des données afin d'en garantir la sécurité. Ces noyaux cryptographiques sont mathématiquement sûres mais leur mises en oeuvre matérielle peut être compromise par l'utilisation d'attaques par canaux cachés (SCA) ou d'attaques en faute (FA). Tout d'abord, une contremesure ciblant les transferts de registres, que nous appelons "Unrolling" est proposée. Cette contre-mesure exécute plusieurs tours d'un algorithme cryptographique par cycle d'horloge ce qui permet une diffusion plus profonde de données. Les résultats montrent une excellente résistance contre les SCA. Ceci est suivi par une contre-mesure basée sur un "Dual-Rail Precharge Logic" (DPL). La ''Wave Dynamic Differential Logic'' (WDDL) est une contre-mesure DPL bien adaptée pour les FPGAs. L'analyse de la DPL contre les attaques en fautes révéle qu'elle est résistante contre la majorité des fautes. Par conséquent, si des failles comme l'effet de propagation précoce (early propagation effect (EPE)) et le déséquilibre technologique sont fixés, DPL peut évoluer en tant que contre-mesure commune aux SCA et FA. En continuant sur cette ligne de recherche, nous proposons deux nouvelles contremesures: DPL sans EPE et ''Balanced-cell based DPL'' (BCDL). Enfin des outils d'évaluation avancés comme les modèles stochastique, l'information mutuelle et les attaques combinées sont discutées ce qui est très utiles l'analyse des contremesures.