INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La présente invention a pour objet de fournir une solution plus compacte pour un passe-câble étanche d'un connecteur enfichable, et, en particulier, qui présente des performances d'étanchéité améliorées et qui est plus facile à assembler que l'assemblage connu de l'état de la technique.
Description de l'invention La présente invention répond à l'objet susmentionné en fournissant un passe-câble étanche d'un connecteur enfichable, en particulier d'une prise de charge de véhicule électrique ou hybride, comprenant : un boîtier comprenant une ouverture pour recevoir au moins un câble, un couvercle recouvrant partiellement l'ouverture du boîtier, le couvercle comprenant au moins un trou traversant, le au moins un trou traversant étant configuré pour recevoir un des au moins un câble le long d'une direction d'insertion, et un élément d'étanchéité permettant d'étanchéifier une interface entre le boîtier et le couvercle. Selon la présente invention, l'élément d'étanchéité comprend au moins un élément tubulaire ayant un trou traversant, chaque élément tubulaire étant configuré pour recevoir l’un des au moins un câble le long de la direction d'insertion, et chaque élément tubulaire est disposé à l'intérieur d'un trou traversant correspondant du au moins un trou traversant du couvercle de manière à s'étendre le long d'une direction parallèle à la direction d'insertion et à étanchéifier une interface entre le couvercle et l’un des au moins un câble.
La disposition de l'élément tubulaire de l'élément d'étanchéité dans le trou traversant du couvercle permet de réduire la profondeur du trou traversant du couvercle tout en satisfaisant aux exigences de performance d'étanchéité. Par conséquent, un passe-câble étanche plus compacte est réalisé. En particulier, un passe-câble étanche dont l'épaisseur dans la direction d'insertion est inférieure à celle d’un passe-câble étanche connu de l'état de la technique, est réalisé.
En effet, grâce à l'agencement de l'élément tubulaire de l'élément d'étanchéité dans le trou traversant du couvercle, le câble peut être plié plus près du boîtier. Ainsi, le passe-câble est moins encombrant.
En outre, la formation d'un jeu entre le câble et l'élément d'étanchéité, lorsque le câble est plié, peut être évitée car, au niveau du trou traversant du couvercle, le câble est entouré par l'élément tubulaire de l'élément d'étanchéité. Par conséquent, le câble est en contact de surface direct avec l'élément tubulaire de l'élément d'étanchéité à l'intérieur du trou traversant du couvercle. Ainsi, les performances d'étanchéité de l'ensemble peuvent également être améliorées.
Le passe-câble étanche d'un connecteur enfichable peut être encore amélioré selon divers modes de réalisation avantageux.
Selon un mode de réalisation, l'élément tubulaire de l'élément d'étanchéité peut s'étendre depuis une face du couvercle au moins jusqu'à une face opposée du couvercle.
Des intervalles peuvent être définis pour les prédictions de caractère sensible. Par exemple, quatre intervalles peuvent être définis. Ces intervalles peuvent correspondre à un niveau de sensibilité bas, peu élevé, élevé et très élevé. Ces intervalles peuvent être [0, 0.37[, [0.37, 0.5[, [0.5, 0.63[ et [0.63,1.1[. Des caractéristiques peuvent être générées à partir des nombres des appartenances des prédictions aux intervalles. Ces nombres peuvent être pondérés par le nombre de prédictions présentes dans la table d’annotations spécifique au serveur.
À titre d’exemple illustratif seulement, pour une table d’annotations spécifique contenant le jeu de prédictions de caractère sensible « 0.99, 0.5, 0.3, 0.78 », les caractéristiques suivantes pourraient être obtenues : 0.2 pour l’intervalle [0, 0.37[, 0.2 pour l’intervalle [0.5, 0.63[, 0.4 pour l’intervalle [0.63, 1.1[.
Des caractéristiques peuvent être générées à partir des nombres de mots-clés distincts et spécifiques au tiers pour lesquels une correspondance a été obtenue dans un document d’annotations. Par exemple, à partir des nombres obtenus pour chacun des documents d’annotations présents dans la table d’annotations spécifique au serveur, des mesures statistiques peuvent être calculées. Ces mesures statistiques peuvent inclure une moyenne, un écart-type, une variance, une médiane. Des caractéristiques peuvent être choisies parmi ces mesures statistiques.
Des intervalles peuvent être définis à partir des nombres de mots-clés distincts et spécifiques au tiers pour lesquels une correspondance a été obtenue dans un document d’annotations. Ces intervalles peuvent correspondre à un nombre nul, à un nombre unitaire et à tout autre nombre. Des caractéristiques peuvent être générées à partir des nombres des appartenances aux intervalles des nombres de mots-clés distincts et spécifiques au tiers pour lesquels une correspondance a été obtenue dans un document d’annotations. Ces nombres peuvent être pondérés par le nombre de documents d’annotations présents dans la table d’annotations spécifique au serveur.
Des caractéristiques peuvent être générées à partir des nombres de mots-clés distincts et non spécifiques au tiers pour lesquels une correspondance a été obtenue dans un document d’annotations. Par exemple, à partir des nombres obtenus pour chacun des documents d’annotations présents dans la table d’annotations spécifique au serveur, des mesures statistiques peuvent être calculées. Ces mesures statistiques peuvent inclure une moyenne, un écart-type, une variance, une médiane. Des caractéristiques peuvent être choisies parmi ces mesures statistiques.
Des intervalles peuvent être définis à partir des nombres de mots-clés distincts et non spécifiques au tiers pour lesquels une correspondance a été obtenue dans un document d’annotations.
Ces intervalles peuvent correspondre à un nombre nul, à un nombre compris entre 1 et 7, et à tout autre nombre.
Des caractéristiques peuvent être générées à partir des nombres des appartenances aux intervalles des nombres de mots-clés distincts et non spécifiques au tiers pour lesquels une correspondance a été obtenue dans un document d’annotations. Ces nombres peuvent être pondérés par le nombre de documents d’annotations présents dans la table d’annotations spécifique au serveur.
Des caractéristiques peuvent être générées à partir des correspondances entre les mots-clés non spécifiques au tiers et le contenu du document transcrit présentes dans la table d’annotations spécifique au serveur.
Les correspondances peuvent être groupées selon des catégories. Par exemple, les catégories peuvent comprendre des thématiques notamment parmi l’architecture, les affaires financières, les technologies de l’information et de la communication, les affaires juridiques.
L’étape CLASS_CONTENT 2024 peut permettre d’attribuer un score à chacun des serveurs, à partir des caractéristiques générées à l’étape FEAT_EXTRACT_CONTENT 2023.
En sortie du modèle de l’étape CLASS_CONTENT 2024, un score numérique peut être obtenu pour chacun des serveurs analysés. Ce score peut refléter la pertinence des documents accessibles dans un serveur donnée vis-à-vis d’une possible fuite de données spécifique à un tiers. Ce score peut être comparé un seuil prédéterminé. En fonction du résultat de la comparaison, le serveur donné peut être analysé ou non dans la suite du processus de détermination du degré d’exposition des données, comme précédemment expliqué.
À partir des scores obtenus en sortie du modèle de l’étape CLASS_CONTENT 2024, les intervalles des caractéristiques de l’étape FEAT_EXTRACT_CONTENT 2023 peuvent être optimisés. Par exemple, ces intervalles peuvent être choisis afin d’optimiser des mesures statistiques entre une distribution statistique des données des serveurs analysés et une distribution statistique des données des serveurs non analysés dans la suite du processus de détermination du degré d’exposition des données. En d’autres termes, les intervalles des caractéristiques de l’étape FEAT_EXTRACT_CONTENT 2023 peuvent être ajustés par rétroaction à partir des sorties du modèle de l’étape CLASS_CONTENT 2024. Pour une caractéristique, si les données propres aux serveurs analysés sont statistiquement plus distribuées dans un intervalle différent d’un intervalle dans lequel les données propres aux serveurs non analysés sont distribuées, alors les intervalles de l’étape FEAT_EXTRACT_CONTENT 2023 propres à cette caractéristique peuvent être réajustés conformément aux intervalles trouvés à partir des sorties du modèle de l’étape CLASS_CONTENT 2024.
Pour une caractéristique, les intervalles de l’étape FEAT_EXTRACT_CONTENT 2023 peuvent optimiser une corrélation entre une valeur-p recherchée et une valeur-p obtenue par un test statistique. Ce test statistique peut tester l’hypothèse selon laquelle les distributions des données propres aux serveurs analysés et aux serveurs non analysés sont égales. Ce test statistique peut être un test de Wilcoxon-Mann-Whitney (https://fr.wikipedia.org/wiki/Test_de_Wilcoxon-Mann-Whitney).
Ainsi, à partir de l’ensemble des tables spécifiques aux différents serveurs obtenues à l’étape SERV_AGGR 203 ou du sous-ensemble de tables spécifiques aux différents serveurs susceptibles de contenir des informations fuitées spécifiques à un tiers obtenu à l’étape FILEPATH_SCO 201, l’étape CONTENT_SC0 202 peut permettre de déterminer un sous-ensemble de tables spécifiques à des serveurs susceptibles de contenir des données fuitées spécifiques à un tiers.
La détermination 1011 du degré d’exposition des données présentes sur le serveur associé au sous-ensemble peut se faire sur la base d’au moins un score parmi le score obtenu en sortie de l’étape FILEPATH_SCO 201 et le score obtenu en sortie de l’étape CONTENT_SCO 202.
À titre d’exemple, deux de ces modes de réalisation seront décrits ci-dessous.
Selon un mode de réalisation, illustré à la , les étapes de l’étape DATA_FILT 101, décrites ci-dessus, peuvent s’effectuer selon l’ordre suivant :
dans une première étape, l’étape de filtrage DOC_MATCH 200 peut permettre un premier filtrage des documents découverts. En sortie de cette étape, un label peut être assigné à chacune des entrées de la base de données.
Dans une seconde étape, l’étape d’attribution de scores FILEPATH_SCO 201 peut permettre de calculer un premier score pour chacune des entrées de la base de données. La détermination du premier score peut comprendre l’étape FEAT_EXTRACT_FILEPATH 2011 de génération d’une valeur pour une première caractéristique pour chacune des entrées. Comme précédemment exposé, pour une entrée, la valeur de la première caractéristique peut être fonction du chemin d’accès compris dans l’entrée. Par exemple, la valeur de la première caractéristique peut être fonction d’occurrences de premiers mots-clés prédéfinis dans le chemin d’accès de l'entrée. En outre, pour chacune des entrées la détermination du premier score peut comprendre l’étape CLASS_FILEPATH 2012 de détermination du premier score à partir la valeur de la première caractéristique. Le premier score peut par exemple être déterminé par un algorithme d’apprentissage automatique. En sortie de l’étape FILEPATH_SCO 201, il est ainsi possible d’obtenir un score relatif à la pertinence des informations d’une entrée de la base de données.
Dans une troisième étape, l’étape d’attribution de scores CONTENT_SCO 202 peut permettre de calculer un deuxième score pour chacune des entrées de la base de données. La détermination du deuxième score peut comprendre, pour chaque entrée, l’étape TRANSCRIPT_GEN 2021 de réception d’un contenu associé à l’entrée et l’étape FEAT_EXTRACT_CONTENT 2023 de génération d’une valeur pour une deuxième caractéristique pour chacune des entrées. Pour une entrée, la valeur de la deuxième caractéristique peut être fonction du contenu associé à l’entrée. Par exemple, la valeur de la deuxième caractéristique peut être fonction d’occurrences de deuxièmes mots-clés prédéfinis dans le contenu associé à l’entrée comme exposé ci-après. En outre, pour chacune des entrées la détermination du deuxième score peut comprendre l’étape CLASS_CONTENT 2024 de détermination du deuxième score à partir la valeur de la deuxième caractéristique. Le deuxième score peut par exemple être déterminé par un algorithme d’apprentissage automatique. En sortie de l’étape FILEPATH_SCO 201, il est ainsi possible d’obtenir un score relatif à la pertinence des informations d’une entrée de la base de données.
Dans une quatrième étape, l’étape d’agrégation par serveur SERV_AGGR 203 peut permettre de grouper les entrées de la base de données dont une information concernant le serveur est la même. Par exemple, l’information concernant le serveur peut comprendre l’adresse IP du serveur. Alternativement ou en combinaison, l’information concernant le serveur peut comprendre l’URL du serveur et/ou le nom de domaine du serveur et/ou le port et/ou un protocole utilisé par le serveur.
En sortie de l’étape d’agrégation par serveur SERV_AGGR 203, pour une information concernant le serveur contenue dans la base de données, une table spécifique à l’information concernant le serveur peut être générée contenant tous les scores des entrées de la base de données qui partagent cette même information concernant le serveur. À partir de ces scores, un serveur peut être ou ne pas être analysé dans la suite du processus de détermination du degré d’exposition des données.
Selon un mode de réalisation, illustré à la , les étapes de l’étape DATA_FILT 101 peuvent s’effectuer selon l’ordre suivant :
dans une première étape, l’étape de filtrage DOC_MATCH 200 peut permettre un premier filtrage des documents découverts comme expliqué ci-dessus. En sortie de cette étape, un label peut être assigné à chacune des entrées de l’ensemble d’entrées/de la base de données par exemple.
Dans une seconde étape, l’étape d’agrégation par serveur SERV_AGGR 203 peut permettre de générer des sous-ensembles à partir de l’ensemble d’entrées sur la base de l’information concernant le serveur. L’étape d’agrégation par serveur SERV_AGGR 203 peut permettre de grouper les entrées de la base de données dont l’information concernant le serveur est la même. En sortie de l’étape d’agrégation par serveur SERV_AGGR 203, pour une information concernant le serveur contenue dans la base de données, une table spécifique à l’information concernant le serveur peut être générée contenant toutes les entrées de la base de données qui partagent cette même information concernant le serveur.
Dans une troisième étape, l’étape d’attribution de scores FILEPATH_SCO 201 peut permettre de calculer un score pour chacun des sous-ensembles/chacune des différentes tables spécifiques à une information concernant le serveur, comme cela sera décrit ci-dessous. La détermination du premier score peut comprendre l’étape FEAT_EXTRACT_FILEPATH 2011 de génération d’une valeur pour une première caractéristique pour chaque sous-ensemble. Pour un sous-ensemble, la valeur de la première caractéristique peut être fonction des chemins d’accès compris dans chaque entrée du sous-ensemble. Par exemple, la valeur de la première caractéristique peut être fonction d’un nombre de chemins d’accès distincts dans les entrées du sous-ensemble ou d’occurrences de premiers mots-clés prédéfinis dans les chemins d’accès de chaque entrée du sous-ensemble comme exposé ci-dessus. En outre, pour chacun des sous-ensembles la détermination du premier score peut comprendre l’étape CLASS_FILEPATH 2012 de détermination du premier score à partir la valeur de la première caractéristique. Le premier score peut par exemple être déterminé par un algorithme d’apprentissage automatique. En d’autres termes, à l’issue de l’étape FILEPATH_SCO 201, il est possible d’obtenir un score relatif à la pertinence des informations accessibles en ligne d’un serveur donné.
Dans une quatrième étape, l’étape d’attribution de scores CONTENT_SCO 202 peut permettre de calculer un deuxième score pour chacune des différentes tables spécifiques à une information concernant le serveur, comme cela sera décrit ci-dessous. La détermination du deuxième score peut comprendre, pour chaque sous-ensemble, l’étape TRANSCRIPT_GEN 2021 de réception de contenus associés à chaque entrée du sous-ensemble et l’étape FEAT_EXTRACT_CONTENT 2023 de génération d’une valeur pour une deuxième caractéristique pour chaque sous-ensemble. Alternativement, l’étape TRANSCRIPT_GEN 2021 peut être conditionnée à une partie d’entrées seulement, c’est-à-dire que certaines entrées peuvent ne pas avoir leur contenu téléchargé à l’étape TRANSCRIPT_GEN 2021. Par exemple, les entrées pour lesquelles le contenu est téléchargé peuvent être déterminées sur la base d’occurrences de mots-clés prédéfinis dans les chemins d’accès des entrées du sous-ensemble. Pour un sous-ensemble, la valeur de la deuxième caractéristique peut être fonction des contenus associés à chaque entrée du sous-ensemble. Par exemple, la valeur de la deuxième caractéristique peut être fonction d’occurrences de deuxièmes mots-clés prédéfinis dans les contenus téléchargés associés à chaque entrée du sous-ensemble comme exposé ci-après. En outre, pour chacun des sous-ensembles, la détermination du deuxième score peut comprendre l’étape CLASS_CONTENT 2024 de détermination du deuxième score à partir la valeur de la deuxième caractéristique. Le deuxième score peut par exemple être déterminé par un algorithme d’apprentissage automatique.
Selon ce mode de réalisation, les entrées de la base de données considérées pour les étapes FILEPATH_SCO 201 et CONTENT_SCO 202 peuvent être, pour un serveur analysé, les entrées de la base de données spécifiques à ce serveur.
Ainsi, les caractéristiques de l’étape FEAT_EXTRACT_FILEPATH 2011 peuvent être générées à partir des entrées d’une table spécifique à un serveur donné. La table spécifique à un serveur donné peut avoir été obtenue à l’étape SERV_AGGR 203 et peut comprendre les entrées de la base de données partageant une même information concernant le serveur. En d’autres termes, selon ce mode de réalisation, les entrées de la base de données considérées pour la génération des caractéristiques peuvent être spécifiques au serveur donné. Cela signifie que chaque serveur peut avoir des caractéristiques différentes.
L’étape CLASS_FILEPATH 2012 peut ainsi permettre d’attribuer un score à chacun des serveurs, à partir des caractéristiques générées à l’étape FEAT_EXTRACT_FILEPATH 2011.
En sortie du modèle de l’étape CLASS_FILEPATH 2012, un score numérique peut ainsi être obtenu pour chacun des serveurs analysés. Ce score peut refléter la pertinence des documents accessibles dans un serveur donné vis-à-vis d’une possible fuite de données spécifique à un tiers.
En mode infrastructure, une telle première station est par exemple un point d’accès (passerelle, « set top box », etc). En mode ad-hoc, une telle première station est par exemple un terminal client (smartphone, tablette, imprimante, télévision connectée, etc).
L’invention concerne par ailleurs une deuxième station d’un réseau de communication sans fil correspondante, comprenant :
des moyens de transmission, vers une première station dudit réseau, d’au moins une information représentative d’un mode de sécurité supporté par ladite deuxième station, des moyens de connexion avec un ensemble de services de base auquel appartient ladite première station, sélectionné par ladite première station en fonction de ladite au moins une information représentative d’un mode de sécurité supporté par ladite deuxième station.
Une telle deuxième station est par exemple un terminal client (smartphone, tablette, imprimante, télévision connectée, etc).
L’invention concerne encore un ou plusieurs programmes d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre d’un procédé de connexion tel que décrit ci-dessus lorsque ce ou ces programmes sont exécutés par au moins un processeur.
L’invention concerne enfin un ou plusieurs supports d’enregistrement lisibles par un ordinateur, sur lequel sont enregistrés un ou plusieurs programmes d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution d’au moins une étape d’un procédé de connexion tel que décrit ci-dessus, selon l’un quelconque des modes de réalisation. De tels supports d’enregistrement peuvent être n’importe quelle entité ou dispositif capable de stocker un programme.
- la illustre un exemple de réseau de communication Wi-Fi comprenant une première station STA1 et une deuxième station STA2 ;
- la présente les principales étapes mises en œuvre par les première et deuxième stations STA1 et STA2 selon un mode de réalisation particulier de l’invention ;
- la illustre un exemple d’échange de messages pour connecter les première et deuxième stations STA1 et STA2 selon un mode de réalisation particulier ;
- la présente la structure simplifiée d’une première station selon un mode de réalisation particulier ;
- la présente la structure simplifiée d’une deuxième station selon un mode de réalisation particulier.
On se place dans le contexte d’un réseau de communication Wi-Fi mettant en œuvre au moins deux stations STA1 et STA2, comme illustré en . Un tel réseau Wi-Fi peut fonctionner en mode infrastructure ou ad-hoc.
La illustre un dispositif de synchronisation 200 pour la synchronisation d’actions sur la cible 13. Ce dispositif 200 comprend, de la même manière que pour le dispositif 100 de la : - une base de données de situation tactique SITAC ; - un algorithme intelligent 201 ; - un module de discrétisation 202 ; - un module de calcul 203 ; - une base de données 204 de primitives.
Le module de discrétisation 202 est adapté pour déterminer une première trame de trajectoire pour le premier aéronef 10 et une seconde trame de trajectoire pour le second aéronef 10’ sur les zones sécurisées Z1, Z3 et sur les zones non sécurisées Z2, Z4. La première trame de trajectoire est déterminée à partir de la planification de trajectoire Planif et de la contrainte temporelle T id associée au premier aéronef 10. La seconde trame de trajectoire est déterminée à partir de la planification de trajectoire Planif et de la contrainte temporelle T’ id associé au second aéronef 10’. Le premier instant donné T id et le second instant donné T’ id sont préalablement sélectionnés de sorte à synchroniser la première action réalisée par le premier aéronef 10 et la seconde action réalisée par le second aéronef 10’ sur la cible 13.
Le module de calcul 203 est adapté pour déterminer un premier ensemble de tronçons T1, T2, T3, T4 entre le premier point de départ 12, le premier groupe de points intermédiaires P1, P2, P3, P4 et la cible 13. Ce module de calcul 203 reçoit ainsi la localisation de la pluralité du premier groupe de points intermédiaires P1, P2, P3, P4 sur le terrain d’opération 11. De la même manière, le module de calcul 203 est adapté pour déterminer un second ensemble de tronçons T’1, T’2, T’3, T’4 entre le second point de départ 12’, le premier groupe de points intermédiaires P1, P2, P3, P4 et la cible 13. Ce module de calcul 203 est apte ainsi à recevoir la localisation de la pluralité du second groupe de points intermédiaires P’1, P’2, ‘P3, P’4 sur le terrain d’opération 11.
Le module de calcul 203 est apte à recevoir également une première primitive Prim pour la détermination du premier ensemble de tronçons T1, T2, T3, T4 et une seconde primitive Prim’ pour la détermination du second ensemble de tronçons T’1, T’2, T’3, T’4. La première primitive Prim et la seconde primitive Prim’ sont identiques. En variante, la première primitive Prim et la seconde primitive Prim’ sont différentes.