« Apprentissage résiduel transféré à plusieurs domaines pour la  ré-identification des personnes » par François Brémond

"Nous présentons une nouvelle manière de transférer les poids des modèles d'un domaine à l’autre à l’aide d'un cadre d'apprentissage résiduel au lieu d'un réglage fin direct. Nous plaidons également en faveur de modèles hybrides qui utilisent les caractéristiques apprises (en profondeur) et l'apprentissage métrique statistique pour la ré-identification de personnes lorsque les bases de données d'apprentissage sont petites. Cela contraste avec les modèles habituels de réseaux neuronaux de bout en bout ou des modèles qui utilisent des caractéristiques générées à la main avec des modèles adaptatifs (réseaux neuronaux ou métriques statistiques).

Nos expériences montrent qu'un modèle hybride avec apprentissage par transfert résiduel donne des performances comparables à celles d'un modèle de bout en bout sur de grands bases de données et peut donner des performances significativement meilleures pour la ré-identification sur des petites bases de données. Sur les ensembles de données iLIDS-VID et PRID, nous atteignons des taux de reconnaissance de rang-1 de 89,8 % et 95 %, respectivement, ce qui représente une amélioration significative par rapport à l’état actuel des connaissances."

François Brémond

« Classification automatisée des correctifs de sécurité dans les référentiels de code open-source » par Antonino Sabetta et Rocío Cabrera Lozoya

Le processus de gestion des vulnérabilités d'un logiciel comportant des composants open source est difficile en raison notamment de sa dépendance aux données de vulnérabilités qui ne sont pas fiables (comme la National Vulnerability Database, NVD). Auparavant les efforts typiques visaient à réduire cette dépendance en analysant directement le code source. Dans ses travaux précédents, SAP Security Research a analysé les modifications du code source par des procédures de traitement de langage naturel, ignorant potentiellement la nature structurée du code source. Récemment, les propriétés sémantiques du code ont été incorporées dans l’analyse. SAP Security Research s’appuie sur des approches de pointe pour générer des représentations distribuées du code en analysant et en agrégeant les chemins extraits de l'arbre syntaxique abstrait du code.

Conférences gratuites, ouvertes à tous, inscription recommandée. 

Rendez-vous le 30 avril à 12h30 au Learning Centre SophiaTech