Détection de comportements anormaux dans une procédure d'authentification

La détection de comportements anormaux sera abordée dans un contexte d'authentification, via une combinaison d'approches supervisée (SVM) et par détection d'outliers globaux (isolation Forest).

Bonjour à tous,

Le 12 novembre prochain, Tony Querty, chercheur en Intelligence Artificiel à Systancia, abordera la thématique de détection de comportements anormaux dans un contexte d'authentification, via une combinaison d'approche supervisée (SVM) et d'un algorithme de détection d'outliers globaux (isolation Forest). Ci-dessous un résumé de son intervention.

Au plaisir de se retrouver !

Résumé:

Dans mon exposé, je présenterai un algorithme qui mesure de manière continue la légitimité d'un utilisateur en supervisant son comportement en temps réel. L'algorithme proposé peut aussi être utilisé pour analyser les fichiers log d'un utilisateur et déterminer si son comportement peut être qualifié de normal. La base de données utilisée a été générée avec les données réelles des employés d'une société informatique. Pour ce faire j’ai utilisé principalement deux algorithmes d'intelligence artificielle, Support Vector Machines et Isolation Forest, pour détecter le plus rapidement possible un comportement anormal. Un graphe, représentant le niveau de confiance, est aussi tracé en temps réel pour visualiser le niveau de confiance accordé à l'utilisateur.

Bibliographie:

Etudiant d’abord la théorie algorithmique des nombres, Tony Quertier a obtenu en 2016 un doctorat en Mathématiques traitant de la résolution de systèmes de deux formes quadratiques. Sur la base de ces travaux théoriques, il a ensuite intégré Orange Labs pour un post-doc pour travailler sur les sujets liés à l’impact des environnements numériques sur la vie privée et les données personnelles, en particulier la ‘Differential Privacy’ pour la protection et l'anonymisation de données. Il a également conduit des recherches dans le domaine de la détection d'anomalies à l'aide d'outils d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique (Machine Learning).

Il est maintenant chercheur en Intelligence Artificielle chez Systancia, spécialisé dans l’authentification comportementale continue, afin de concevoir et développer de nouvelles approches de la sécurité dans le produits de la société.

SVM, Machine Learning, iForest, authentification, détection d'anomalies

A propos du lieu

2 rue de la Mabilais

Créé par La French Tech Rennes St Malo mercredi 19 septembre - 20:55