Actuellement, nous vivons dans une société numérique. L'avènement de l'Internet et l'arrivée du multimédia et des supports de stockage numériques, ont transformé profondément la façon dont nous communiquons. L'image en particulier occupe une place très importante dans la communication interpersonnelle moderne. Toutefois, elle présente l'inconvénient d'être représentée par une quantité d'information très importante. De ce fait, la transmission et le stockage des images soulèvent certains problèmes qui sont liés essentiellement à la sécurité et à la compression d'images. Ce sont ces considérations qui ont guidé cette thèse. En effet, la problématique que nous posons dans cette thèse est de proposer une solution conduisant à la crypto-compression d'images afin d'assurer un archivage et un transfert sécurisés tout en conservant les performances de la méthode de compression utilisée. En effet, nos travaux de recherche ont porté essentiellement sur la compression et le cryptage des images numériques. Concernant la compression, nous avons porté un intérêt particulier au codage arithmétique vu sont efficacité en terme de ta ux de compression et son utilisation par les nouvelles normes et standards de compression tel que JPEG2000, JBIG, JBIG2 et H.264/AVC. Quant au cryptage, nous avons opté pour l'utilisation du chaos combiné avec les fractions continues afin de générer des flux de clés ayant à la fois de bonnes propriétés cryptographiques et statistiques. Ainsi, nous avons proposé deux nouvelles méthodes de compression sans perte basées sur le codage arithmétique tout en introduisant de nouveaux paramètres de codage afin de réduire davantage la taille en bits des images compressées. Deux autres méthodes s'appuient sur l'utilisation du chaos et des fractions continues pour le développement d'un générateur de nombres pseudo-aléatoires et le cryptage par flot d'images. Enfin, nous proposons une nouvelle méthode qui emploie conjointement le cryptage avec la compression. Cette dernière méthode se base sur l'échange des sous-intervalles associés aux symboles d'un codeur arit hmétique binaire de façon aléatoire tout en exploitant notre générateur de nombres pseudo-aléatoire. Elle est efficace, sécurisée et conserve le taux de compression obtenu par le codage arithmétique et ceci quelque soit le modèle statistique employé : statique ou adaptatif. / Actually, we live in a digital society. The proliferation of the Internet and the rapid progress in information technology on multimedia, have profoundly transformed the way we communicate. An enormous amount of media can be easily exchanged through the Internet and other communication networks. Digital image in particular occupies an important place in modern interpersonal communication. However, image data have special features such as bulk capacity. Thus, image security and compression issues have became exceptionally acute. It is these considerations that have guided this thesis. Thus, we propose throw this thesis to incorporating security requirements in the data compression system to ensure reasonable security without downgrading the compression performance.For lossless image compression, we have paid most attention to the arithmetic coding (AC) which has been widely used as an efficient compression algorithm in the new standards including JBIG, JBIG2, JPEG2000 and H.264/AVC. For image encryption, we are based on the combination of a chaotic system and the Engel continued fraction map to generate key-stream with both good chaotic and statistical properties. First, we have proposed two new schemes for lossless image compression based on adding new pre-treatment steps and on proposing new modeling methods to estimate probabilities for AC. Experimental results demonstrate that the proposed schemes give mean compression ratios that are significantly higher than those by the conventional AC. In addition, we have proposed a new pseudo-random bit generator (PRBG). The detailed analysis done by NIST statistical test Suite demonstrates that the proposed PRGB is suitable for cryptography. The proposed PRBG is used to develop a new symmetr ic stream cipher for image encryption. Theoretic and numerical simulation analyses indicate that our image encryption algorithm is efficient and satisfies high security. Finally, we have proposed a new scheme which performs both lossless compression and encryption of image. The lossless compression is based on the binary AC (BAC) and the encryption is based on the proposed PRBG. The numerical simulation analysis indicates that the proposed compression and encryption scheme satisfies highly security with no loss of the BAC compression efficiency.

Nowadays, network security plays a major role in the field of wireless communications. Wired networks propagate electrical signals or pulses through cables. Whereas wireless signals propagate through the air. If wireless networks are left open and exposed to the outside world, there are high chances of being misused by others. The intruders take advantage of this, to intercept the wireless signals. This is the reason why an extra level of security is required for wireless networks. The physical layer is one of the important layers of the Open System Interconnection (OSI) model which plays an important role in the network’s physical connections like wireless transmission, cabling, connections etc. The physical layer supports the bit-level transmission between various devices by connecting to the physical medium for synchronized communication.In this thesis, a method is studied for exchanging secret key [1] bits using a pseudo-random sequence generator based on Frequency Division Duplex (FDD) systems. The principle of this method is to generate a secret key in a manner that produces low correlation at the intruder. By uniquely relating the secret key bits to the channel in a private version of the universal codebook, a robust key exchange between the transmitter and the receiver is then performed.

Tato práce se zabývá problematikou urychlování genetických algoritmů a hned v úvodu nastiňuje možnosti využití genetických algoritmů v praxi. V první kapitole je detailně rozebrán princip fungování genetického algoritmu. Tato kapitola se dále zabývá možnostmi zákódování problému, který je použit pro běh genetického algoritmu. Konkrétně je vzpomenuto binární zakódování jedince, celočíselné zakódování jedince, neceločíselné zakódování jedince a permutační zakódování jedince. Pro každý typ zakódování jsou dále představeny genetické operátory mutace, křížení a selekce. Důraz je kladen na permutační genetické operátory OX a PMX. Další kapitola se zabývá možnostmi paralelizace genetického algoritmu. Další kapitola představuje nový standard jménem OpenCL, který umožňuje snadnou paralelizaci výpočtú s využitím různých typů procesorů v ten samý čas. OpenCL taktéž zjednodušuje programování pro grafické karty. Další kapitola navrhuje možnost, jak urychlit výpočet genetického algoritmu s využitím grafické karty a jazyka OpenCL. Pro urychlení byl zvolen permutační genetický algoritmus "problém N-dam", který je náročný na paměť grafické karty. Tato kapitola rozebírá technické specifikace grafické karty, které jsou nevyhnutelné k určení maximální velikosti šachovnice. V kapitole je analyzována správná práce s pamětí grafické karty, která je nevyhnutelná k dosažení urychlení zvoleného genetického algoritmu. Jsou zde taky nastíněny dva generátory náhodných čísel, které jsou součástí testů. Následující kapitola detailně popisuje fungování navržené paralelizace genetického algoritmu. Jsou zde porovnány dvě metody evaluace jedince a je popsán způsob testování a vyhodnocování výsledků. Předposlední kapitola porovnává časovou náročnost generátorů náhodných čísel. Bylo zjištěno, že generátor HybridTaus je o 20 rychlejší o proti generátoru XORshift na GPU. Na CPU byl naopak rychlejší generátor XORshift. Generátor XORshift je na GPU 20 krát rychlejší a generátor HybridTaus je dokonce až 80 krát rychlejší. Dále byly porovnány evaluační funkce. Bylo zjištěno, že GPU běh je 800 krát rychlejší oproti běhu na CPU. Paměťově náročná evaluační metoda byla schopná dosáhnout jenom dvojnásobné zrychlení. Kapitola dále porovnává funkce křížení. PMX dosáhlo zrychlení maximálně o 100 a i to v případech, které nejsou atraktivní pro řešení problému N-dam (N>20). V případe OX je možné dosáhnout zrychlení až o 1100. Také v tomto případě jsou atraktivní hodnoty pouze do 500. Testy, které vyhodnocují běh celého GA, ukázaly, že GPU verze je zhruba dvojnásobně rychlejší. Malé zrychlení bylo způsobeno operátorem selekce a funkcí křížení.

The thesis deals with establishing uncertainties of indirect measurements. It focuses primarily on random number generators in software enabling the calculation of mea-surement uncertainties using Monte Carlo. Then it focuses on the uncertainty calculati-on indirect measurement as the Monte Carlo method and the classical numerical met-hod. The practical part deals with the verification of randomness generators numbers contained in various softwares. It also deals with the determination of uncertainties indi-rect current measurements by both above-mentioned methods and then comparing and evaluating the values achieved.

Avec l'augmentation de l'utilisation des smartphones, des objets connectés et des véhicules automatiques, le domaine des systèmes embarqués est devenu omniprésent dans notre environnement. Ces systèmes sont souvent contraints en terme de consommation et de taille. L'utilisation des processeurs many-cores dans des systèmes embarqués permet une conception rapide tout en respectant des contraintes temps-réels et en conservant une consommation énergétique basse.Exécuter une application sur un processeur many-core requiert un dispatching des tâches appelé problème de mapping et est connu comme étant NP-complet.Les contributions de cette thèse sont divisées en trois parties :Tout d'abord, nous étendons d'importantes propriétés dataflow au modèle Phased Computation Graph.Ensuite, nous présentons un générateur de graphe dataflow capable de générer des Synchonous Dataflow Graphs, Cyclo-Static Dataflow Graphs et Phased Computation Graphs vivant avec plus de 10000 tâches en moins de 30 secondes. Le générateur est comparé à SDF3 et PREESM.Enfin, la contribution majeure de cette thèse propose une nouvelle méthode d'évaluation d'un mapping en utilisant les modèles Synchonous Dataflow Graphe et Cyclo-Static Dataflow Graphe. La méthode évalue efficacement la mémoire consommée par les communications d'un dataflow mappé sur une architecture à mémoire distribuée. L'évaluation est déclinée en deux versions, la première garantit la vivacité alors que la seconde ajoute une contrainte de débit. La méthode d'évaluation est expérimentée avec des dataflow générés par Turbine et avec des applications réelles. / With the increasing use of smart-phones, connected objects or automated vehicles, embedded systems have become ubiquitous in our living environment. These systems are often highly constrained in terms of power consumption and size. They are more and more implemented with many-core processor array that allow, rapid design to meet stringent real-time constraints while operating at relatively low frequency, with reduced power consumption.Running an application on a processor array requires dispatching its tasks on the processors in order to meet capacity and performance constraints. This mapping problem is known to be NP-complete.The contributions of this thesis are threefold:First we extend important notions from the Cyclo-Static Dataflow Graph to the Phased Computation Graph model and two equivalent sufficient conditions of liveness.Second, we present a random dataflow graph generator able to generate Synchonous Dataflow Graphs, Cyclo-Static Dataflow Graphs and Phased Computation Graphs. The Generator, is able to generate live dataflow of up to 10,000 tasks in less than 30 seconds. It is compared with SDF3 and PREESM.Third and most important, we propose a new method of evaluation of a mapping using the Synchonous Dataflow Graph and the Cyclo-Static Dataflow Graph models. The method evaluates efficiently the memory footprint of the communications of a dataflow graph mapped on a distributed architecture. The evaluation is declined in two versions, the first guarantees a live mapping while the second accounts for a constraint on throughput.The evaluation method is experimented on dataflow graphs from Turbine and on real-life applications.