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2024 — Sécurisation de données sensibles à l’aide d’autoencodeur convolutionnel profond pour imagesRésumé
Plusieurs méthodes traditionnelles sont utilisées pour sécuriser les données sensibles, telles que les algorithmes de cryptographie comme AES-HMAC-SHA256, Twofish et Chacha20. Toutefois, des études récentes ont montré que ces algorithmes de cryptographie présentent des failles de sécurité. Dans ce mémoire, nous explorons l’utilisation d’un modèle de cryptographie basé sur un autoencodeur convolutionnel profond et nous comparons ses performances aux algorithmes traditionnels de cryptographie. Nous présentons les résultats d’une étude comparative basée sur plusieurs métriques. Ainsi, nous incorporons des métriques telles que la similarité en cosinus, l’entropie, le taux de Kendall et de Spearman, et l’erreur quadratique moyenne (MSE) pour une … Lire la suite
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2023 — Numérique durable : les synergies entre l'économie circulaire, l'industrie 4.0 et le développement durableRésumé
L’objet de ce mémoire porte sur l’étude de la synergie entre le numérique et le développement durable. En effet, la société contemporaine est caractérisée par une avancée perpétuelle de la technologie, et si cette avancée offre de nombreux avantages, elle est également source de défis et de problématiques, principalement pour l’environnement. Entre l’énergie considérable nécessaire pour faire fonctionner les appareils électroniques qui sous-tendent la numérisation ainsi que les déchets difficilement recyclables que génèrent ces mêmes appareils lorsqu’ils arrivent en fin de vie, les défis sont donc nombreux. Dans le même temps, la numérisation (ou « virage numérique ») offre également … Lire la suite