INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Ceci peut être réalisé en effectuant une analyse statistique de la pluralité de corrélations, par exemple au moyen de coefficients de corrélation, ou autre. On pourra par exemple utiliser le coefficient de corrélation de Pearson pour les relations linéaires à un seul paramètre, et une analyse de régression partielle par les moindres carrés (Partial least squares regression) ou le critère d’information Bayésien pour les relations (linéaires ou non) à plusieurs paramètres.
Lors de l’étape (a), on peut alors déterminer l’au moins un indicateur (F X ) de fluorescence représentatif de l’abattement d’un ou plusieurs des micropolluants à éliminer à partir de la base de données préalablement construite. On pourra notamment déterminer cet au moins un indicateur (F X ) en fonction d’un ou plusieurs micropolluants que l’on souhaite éliminer.
La détermination de l’étape (a) peut ainsi être réalisée en fonction :
d’un ou plusieurs micropolluants à éliminer, et de l’unité de traitement, et/ou de la qualité (des caractéristiques) des eaux usées à traiter.
En particulier, lors de l’étape (a), on peut déterminer comme indicateur (F X ) de fluorescence représentatif de l’abattement d’un ou plusieurs des micropolluants à éliminer, l’intensité de fluorescence émise pour le ou les couples de longueurs d’onde (λx_ex ; λx_em) utilisés dans au moins la corrélation optimale, optionnellement dans les n premières corrélations, n étant un nombre entier non nul. Ce nombre n de corrélations retenu pourra être choisi par l’opérateur en fonction des micropolluants susceptibles d’être présents ponctuellement dans les eaux usées et dont l’intensité de fluorescence est proche d’un ou plusieurs indicateurs des premières corrélations. La ou les intensités de fluorescence peuvent être enregistrées dans une mémoire comme indicateur(s) de fluorescence représentatif de l’abattement d’un ou plusieurs des micropolluants à éliminer.
Avantageusement, lors de l’étape (e), la corrélation utilisée peut être la corrélation optimale, optionnellement une corrélation de rang inférieur.
La classification des corrélations peut notamment permettre de changer de corrélation quand un pourcentage d’abattement déterminé est aberrant, tel que décrit plus bas.
On notera que l’on pourra utiliser lors de l’étape (e) :
une corrélation par micropolluant à éliminer, notamment une corrélation pour chacun des micropolluants à éliminer, ou
une corrélation pour un ensemble de micropolluants à éliminer (par exemple pour la totalité des micropolluants).
Ceci peut permettre d’améliorer la régulation de la quantité de l’au moins un réactif.
En particulier, la corrélation utilisée à l’étape (e) peut être modifiée en cours de contrôle, notamment lorsqu’une valeur aberrante de pourcentage d’abattement est déterminée.
La méthode selon l’invention peut alors comprendre l’étape additionnelle suivante (e’) :
(i) déterminer une variation entre le pourcentage d’abattement déterminé et le pourcentage d’abattement en cours, notamment au moyen de la correction optimale, et comparer cette variation à une valeur seuil,
(ii) utiliser le pourcentage d’abattement ainsi déterminé à l’étape (f) si la variation est inférieure à la valeur seuil,
(iii) déterminer une autre valeur de pourcentage d’abattement si la variation est supérieure à la valeur seuil et utiliser cette autre valeur de pourcentage d’abattement à l’étape (f), l’autre valeur de pourcentage d’abattement étant déterminée à partir d’une autre corrélation Ab%=f(ΔF X ) préalablement déterminée.
Selon un mode de réalisation particulier, l’invention concerne un procédé tel que défini ci-dessus, dans lequel, dans l’étape réactionnelle B, le composé oxalate est utilisé à raison de 2 à 40 équivalents molaires, en particulier à raison de 5 équivalents, par rapport au métal M du catalyseur.
L’expression « de 2 à 40 équivalents » correspond aux gammes : de 2 à 5 équivalents ; de 5 à 10 équivalents ; de 10 à 15 équivalents ; de 15 à 20 équivalents ; de 20 à 25 équivalents ; de 25 à 30 équivalents ; de 30 à 35 équivalents ; de 35 à 40 équivalents.
Selon un mode de réalisation particulier, l’invention concerne un procédé tel que défini ci-dessus, dans lequel est dans l’étape réactionnelle B, le dihydrogène est utilisé sous une pression de 1,0 à 8,0 MPa, notamment 5,0 MPa.
L’expression « de 1,0 à 8,0 MPa » correspond aux gammes : de 1,0 à 1,5 MPa ; de 1,5 à 2,0 MPa ; de 2,0 à 2,5 MPa ; de 2,5 à 3,0 MPa ; de 3,0 à 3,5 MPa ; de 3,5 à 4,0 MPa ; de 4,0 à 4,5 MPa ; de 4,5 à 5,0 MPa ; de 5,0 à 5,5 MPa ; de 5,5 à 6,0 MPa ; de 6,0 à 6,5 MPa ; de 6,5 à 7,0 MPa ; de 7,0 à 7,5 MPa ; de 7,5 à 8,0 MPa.
Selon un mode de réalisation particulier, l’invention concerne un procédé tel que défini ci-dessus, dans lequel, dans l’étape réactionnelle B, le solvant est choisi parmi l’éthanol, le méthanol et le dioxane, de préférence l’éthanol ou le méthanol.
Selon un mode de réalisation particulier, l’invention concerne un procédé tel que défini ci-dessus, dans lequel, dans l’étape réactionnelle B, le milieu réactionnel 2 est mis sous une pression de 1,0 à 8,0 MPa, en particulier 5 MPa.
Selon un mode de réalisation particulier, l’invention concerne un procédé tel que défini ci-dessus, dans lequel dans l’étape réactionnelle B, le milieu réactionnel 2 est chauffé à une température comprise de 100 à 250 °C, notamment de 200 ou 220°C, de préférence pendant 5 à 24 heures, de préférence pendant 8 ou 16 heures.
L’expression « de 100 à 250°C » correspond aux gammes : de 100 à 120°C ; de 120 à 140°C ; de 140 à 160°C ; de 160 à 180°C ; de 180 à 200°C ; de 200 à 220°C ; de 220 à 250°C.
L’expression « de 5 à 24 heures » correspond aux gammes : de 5 à 8 heures ; de 8 à 12 heures ; de 12 à 16 heures ; de 16 à 20 heures ; de 20 à 24 heures.
Réutilisation du catalyseur
L’étape réactionnelle B du procédé de l’invention est avantageusement mise en œuvre sans additifs dans le milieu réactionnel.
Avantageusement, le catalyseur récupéré après l’étape réactionnelle B de l’invention n’est pas dégradé et est stable et notamment exempt d’additifs. Il peut être réutilisé avantageusement dans une autre étape réactionnelle catalysée comme catalyseur. Ainsi il est possible de réitérer l’étape réactionnelle B selon l’invention plusieurs fois avec le catalyseur récupéré ou d’utiliser le catalyseur récupéré dans l’étape réactionnelle B pour la mise en œuvre d’une étape réactionnelle A.
Selon un mode de réalisation particulier, l’invention concerne un procédé de préparation tel que défini ci-dessus, de l’éthylène glycol, dans lequel le catalyseur est récupéré en fin d’une étape réactionnelle B et est réutilisé comme catalyseur dans une autre étape réactionnelle catalysée.
Selon un mode de réalisation particulier, l’invention concerne un procédé de préparation tel que défini ci-dessus, de l’éthylène glycol, dans lequel le catalyseur est récupéré en fin d’une étape réactionnelle B et est réutilisé comme catalyseur dans une autre étape réactionnelle B subséquente.
Avantageusement le catalyseur récupéré à la fin d’une étape réactionnelle B peut être utilisée pendant plusieurs cycles successifs d’étapes réactionnelles B.
Selon un mode de réalisation particulier, l’invention concerne un procédé de préparation tel que défini ci-dessus, de l’éthylène glycol, dans lequel le catalyseur est récupéré en fin d’une étape réactionnelle B et est réutilisé comme catalyseur dans une étape réactionnelle A.
Exemple 22 : Optimisation en volume
Des essais ont été réalisés dans un réacteur d’une contenance d’un litre.
Essai A-7-2
Dans un autoclave Parr de 1 L, équipé d’un agitateur magnétique, ont été introduits un catalyseur hétérogène à base de palladium Pd(2%)Cu(10%)/ZrO 2 (0,54 mmol Pd), NaI (0,252 g, 1,68 mmol), tri-éthylamine (0,630 mL, 4.5mmol), et l’éthanol (225 mL). Le réacteur a été scellé, et le mélange réactionnel a été purgé trois fois avec de l’azote (5 bars), et deux fois avec de l’oxygène (5 bars). L’autoclave a été ensuite pressurisé avec 15 bars d’oxygène et 65 bars additionnelles de monoxyde de carbone (pression totale de 80 bars). Le mélange réactionnel a été ensuite porté sous agitation à 90°C pendant 16h. Une fois la réaction terminée, l’autoclave a été laissé retourner à température ambiante avant d’être dépressurisé et purgé trois fois avec de l’azote (5 bars). Le mélange réactionnel a été ensuite filtré, et la solution récupérée a été transférée dans un ballon de 500 mL. Le solvant de réaction ainsi que l’excès d’alcool ont été séparés par évaporation sur un évaporateur rotatif. L’oxalate a été récupéré après purification (distillation sous vide à 120°C / 50-20 mbar pour le diéthyloxalate) et les rendements isolés ont été calculés.
Les essais A7-1 et A7-3 ont été réalisés avec des variations des concentrations du catalyseurs, de la base, de l’additif ou du substrat (l’éthanol) par rapport aux conditions de préparation de l’essai A7-2 décrit ci-dessus.
Le tableau 18 ci-dessous reportent les conditions et les résultats des essais de carbonylation oxydative (étape réactionnelle A) dans un autoclave Parr d’un litre, avec un catalyseur Pd(2%)Cu(10%)/ZrO 2 préparé selon l’exemple 5.
Tableau 18 : les conditions des essais de carbonylation oxydative dans un autoclave Parr d’un litre et les résultats obtenus.
Exemple 23 : Influence du support et de la préparation des catalyseurs PdCu/ZrO 2
Afin de déterminer l’influence du support ZrO 2 et de la préparation des catalyseurs, des catalyseurs, Cat B et Cat C ont été réalisés avec un autre support de dioxyde de zirconium ZrO 2 constitué d’une phase cristalline monoclinique, nommé dans ce qui suit ZrO 2 (phase monoclinique) commercialisé par Alpha Aesar.
Le support de ZrO 2 (phase monoclinique) est identique à celui utilisé par Yuqing et al. ( Chinese Journal of Caalysis, 36, 2015, 1552-1559).
Catalyseur Cat A
Le catalyseur Pd(2%)Cu(10%)/ZrO 2 , nommé ci-après Cat A, préparé selon l’exemple 5 a été comparé à des catalyseurs Cat B et Cat C, de même nature mais utilisant un support présentant des caractéristiques différents ou une préparation différente.
Catalyseur Cat B : influence du support
Le catalyseur Pd(2%)Cu(10%) / ZrO 2 (phase monoclinique), nommé ci-après Cat B, a été préparé selon l’exemple 5 avec le support ZrO 2 ( phase monoclinique), fourni par Alfa Aesar (Thermo Fisher scientifique) de numéro de produit 43815, ayant une surface spécifique supérieure à 85 m²/g.
Catalyseur Cat C : influence de la préparation
Le catalyseur Pd(1%)Cu(3%) / ZrO 2 (phase monoclinique), nommé ci-après Cat C, a été préparé avec le support ZrO 2 ( phase monoclinique), fourni par Alfa Aesar, selon celle décrite par l’article Yuqing Jia et al. (Chinese Journal of Catalysis, 36, 2015, 1552-1559), à savoir en deux étapes successives :
Une détection rapide et précise d’attaques, comme par exemple une intrusion ou une manipulation malveillante, voire de menaces d’attaques, dans un équipement informatique ou plus généralement dans un système informatique est une problématique critique pour la sécurité des équipements de ce système. L’ampleur de cette problématique ne cesse en outre de s’accroître de nos jours à mesure que le volume de trafic généré dans les réseaux de communication tend à augmenter.
De manière conventionnelle, la prise en charge de cette problématique est réalisée par des logiciels anti-logiciels malveillants qui sont, à l’heure actuelle, essentiellement des logiciels antivirus, des logiciels anti-espions, des pare-feux ou des logiciels de détection de virus utilisant des mécanismes d’apprentissage automatique.
Ces logiciels anti-logiciels malveillants, également appelés anti-logiciels malveillants, sont configurés pour analyser des données présentes sur un équipement informatique à protéger (tel qu’un serveur ou un ordinateur personnel), ou des données destinées à accéder à cet équipement dans le but de l’infecter. Ces données, dénommées « logiciels malveillants », sont développées dans le but de nuire à l’équipement, sans le consentement d’un utilisateur ou d’un administrateur de cet équipement informatique. Elles englobent notamment les virus, les vers, les chevaux de Troie et les documents informatiques malveillants (ou « maldocs »).
De manière conventionnelle, l’analyse réalisée par ces anti-logiciels malveillants est essentiellement basée sur des règles de détection statiques interdisant l’accès à l’équipement informatique, ou limitant l’accès en stockant ces logiciels malveillants dans un emplacement sécurisé, dénommé « zone de quarantaine » de sorte à les isoler complètement du système d’exploitation de l’équipement.
Plus particulièrement, ladite analyse s’appuie sur une bibliothèque de signatures propres à une ou plusieurs attaques connues, chaque signature associée à une attaque étant caractérisée par une ou plusieurs règles de détection (par exemple, une situation par rapport à un seuil, un motif inclus dans un code informatique ou dans un paquet de données, etc.). Dans ces conditions, les anti-logiciels malveillants actuels ne peuvent pas être considérés comme efficaces en termes de stratégie de protection et de défense face aux logiciels malveillants qui se renouvellent sans cesse, et dont la signature n’est alors pas connue de l’anti-logiciel malveillant.
Une solution consiste à mettre à jour ces règles statiques de manière régulière, mais une telle mécanique entraîne une multiplication des règles de détection dont le nombre rend problématique leur cohérence, et il en résulte que ces anti-logiciels malveillants actuels ne sont pas toujours en mesure de détecter et a fortiori d’interdire ou de limiter l’accès à un logiciel malveillant.
La présente invention a pour objectif de remédier à tout ou partie des inconvénients de l’art antérieur, notamment ceux exposés ci-avant, en proposant une solution qui permette de déterminer des actions visant à modifier le contenu de logiciels malveillants, de sorte que ces logiciels malveillants modifiés ne soient plus considérés comme étant malveillants par un anti-logiciel malveillant.
Plus particulièrement, la présente invention permet de déterminer des logiciels comme étant malveillants mais qui ne sont pas considérés comme tels par un anti-logiciel malveillant, mais également les raisons pour lesquelles ces logiciels ne sont pas considérés comme malveillants. Ces informations s’avèrent cruciales pour les auteurs d’anti-logiciels malveillants puisqu’elles leur permettent d’améliorer les performances de leurs solutions en termes de détection de logiciels malveillants.
A cet effet, et selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé d’entraînement d’un agent autonome mettant en œuvre un algorithme d’apprentissage par renforcement pour améliorer la performance d’un logiciel anti-logiciel malveillant, le procédé étant mis en œuvre par l’agent autonome et comprenant : - la sélection d’une action visant à modifier le contenu d’un logiciel malveillant ; - l’obtention d’une récompense représentative d’une probabilité que le logiciel malveillant modifié par application de l’action sélectionnée soit considéré comme étant bénin par le logiciel anti-logiciel malveillant ; - l’obtention d’un état représentatif du logiciel malveillant modifié par application de l’action sélectionnée ; la sélection, l’obtention d’une récompense et l’obtention d’un état étant itérées tant qu’un critère d’arrêt n’est pas atteint ; et, - la détermination, par l’algorithme d’apprentissage par renforcement et en fonction des récompenses obtenues, d’une fonction qui, à chaque état, associe au moins une action à exécuter, de sorte à maximiser une somme des récompenses obtenues.
Ainsi le procédé d’entraînement selon le premier aspect s’appuie sur un système d’apprentissage par renforcement comprenant un agent autonome et un environnement pour déterminer la meilleure action ou la meilleure séquence d’actions à appliquer sur le contenu d’un logiciel malveillant, de sorte que ce dernier soit désormais considéré comme ayant un comportement bénin par un anti-logiciel malveillant.
Lorsqu’un logiciel est considéré par un anti-logiciel malveillant comme ayant un comportement bénin (pouvant encore être dit « comportement normal » dans la littérature), il est fait référence au fait que ledit logiciel n’est pas considéré comme étant susceptible d’être utilisé pour réaliser une attaque informatique. On comprend alors que la notion de « comportement bénin » se définit a contrario de celle de comportement malveillant.
Un autre aspect avantageux du procédé proposé, outre la capacité à déterminer la meilleure action ou la meilleure séquence d’actions pour qu’un anti-logiciel malveillant considère un logiciel malveillant comme ayant un comportement bénin, réside dans le fait que ces actions sont déterminées via un apprentissage automatique par renforcement. De cette manière, l’invention tire parti de la capacité de l’agent à découvrir des actions ou des séquences d’actions jusqu’alors inconnues mais améliorant le fait que le logiciel malveillant soit considéré comme ayant un comportement bénin, grâce aux techniques d’intelligence artificielle mises en œuvre lors de l’apprentissage. Il est ici souligné que le logiciel malveillant considéré comme bénin conserve un comportement malveillant. Il s’agit alors d’un faux négatif pour le logiciel anti-logiciel malveillant.
Enfin, il faut également noter que le fait de mettre en œuvre un apprentissage automatique par renforcement permet ne pas avoir à mettre à jour des règles de détection statiques comme cela est le cas pour certains anti-logiciels malveillants. En conséquence, le procédé proposé se révèle être peu coûteux en termes de temps d’expert.
Le procédé permet ainsi de créer une base de données regroupant des logiciels malveillants non détectables. Cette base de données peut être ensuite utilisée pour améliorer des anti-logiciels malveillants, tels que des anti-virus, ou bien encore pour entraîner des modèles de détection de logiciels malveillants par intelligence artificielle.
De plus, des traces de l’action ou de la séquence d’actions ayant permis de modifier un logiciel malveillant en un logiciel malveillant modifié considéré comme bénin, sont conservées, afin d’identifier des failles de certains anti-logiciels malveillants.
De manière générale, on considère que les étapes d’un procédé ne doivent pas être interprétées comme étant liées à une notion de succession temporelle.
La illustre schématiquement un environnement routier 1 dans lequel évolue un véhicule autonome 11, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention.
La illustre une portion d’environnement routier 1 dans lequel circule le véhicule 11. Cet environnement correspond par exemple à un environnement urbain. Selon l’exemple particulier et non-limitatif de la , le véhicule 11 est en approche d’un carrefour ou d’une intersection entre une première voie de circulation 101 sur laquelle circule le véhicule autonome 11 et une deuxième voie de circulation 102 croisant la première voie de circulation 101 ou débouchant sur la première voie de circulation 101.
La première voie de circulation 101 est par exemple représentée par le centre de la voie 110 (correspondant au chemin suivi par le véhicule 11). La deuxième voie de circulation 102 est par exemple représentée par le centre de la voie 120 (correspondant par exemple au chemin suivi par un objet mobile, par exemple un véhicule 12, se déplaçant sur cette deuxième voie de circulation 102).
La deuxième voie de circulation 102 correspond par exemple à une voie ou à une route prioritaire par rapport par rapport à la première voie de circulation 101. Cela signifie que tout objet mobile se déplaçant sur cette deuxième voie de circulation a la priorité de passage au niveau de l’intersection par rapport à tout véhicule se déplaçant le long de la première voie de circulation 101.
Selon l’exemple de la , la règle de circulation s’appliquant à l’intersection, correspondant au croisement de la première voie de circulation 101 et de la deuxième voie de circulation 102, correspond à la règle dite de priorité à droite. Ainsi, tout objet mobile 12 arrivant par la droite du véhicule autonome 11 (selon le sens de circulation du véhicule autonome) est prioritaire par rapport au véhicule autonome pour passer l’intersection.
Le véhicule 11 correspond avantageusement à un véhicule autonome. Un véhicule autonome correspond à un véhicule équipé d’un système d’aide à la conduite abouti assurant le contrôle du véhicule qui est apte à rouler dans son environnement routier avec une intervention limitée du conducteur, voire sans intervention du conducteur. Un véhicule autorisant un tel mode de conduite autonome doit avoir un niveau de conduite autonome au moins égal à 2, que ce soit dans la classification éditée par l’agence fédérale chargée de la sécurité routière aux USA qui comprend 5 niveaux ou dans la classification éditée par l’organisation internationale des constructeurs automobiles qui comprend 6 niveaux.
Le véhicule 11 correspond par exemple à un véhicule à moteur thermique, à un véhicule électrique ou à un véhicule hybride (combinant moteur thermique et moteur électrique).
Le véhicule 10 suit avantageusement un itinéraire déterminé dans l’environnement 1, correspondant par exemple au chemin 110 qui correspond au centre de la première voie 101, cet itinéraire étant par exemple calculé à partir d’un ensemble de données comprenant par exemple la position courante du véhicule 11 et une destination. Selon une variante, les données comprennent en outre des données de cartographie de l’environnement 1 du véhicule 11. La position du véhicule 11 est par exemple obtenue via un système de localisation par satellite, par exemple un système GPS (de l’anglais « Global Positioning System » ou en français « Système mondial de positionnement »). Un tel système est par exemple intégré au véhicule 11, par exemple mis en œuvre par un calculateur du système embarqué du véhicule 11, ou par un dispositif mobile (par exemple un téléphone intelligent) embarqué dans le véhicule 11 et communiquant avec le véhicule 11 par liaison radio (par exemple en Bluetooth® ou en Wifi®). La destination est par exemple entrée par le conducteur du véhicule 11 dans un système de calcul d’itinéraire via une interface graphique tactile ou une interface à commande vocale. Un tel système est par exemple mis en œuvre par un calculateur du système embarqué du véhicule 11, ou par un dispositif mobile (par exemple un téléphone intelligent) embarqué dans le véhicule 11 et communiquant avec le véhicule 11 par liaison radio. Les données de cartographie sont par exemple reçues d’un serveur distant, par exemple au fur et à mesure du déplacement du véhicule 11. Selon un autre exemple, les données de cartographies sont stockées en mémoire d’un système embarqué dans le véhicule 11 et/ou en mémoire du dispositif mobile.
Le véhicule 11 obtient avantageusement un ensemble de premières données représentatives de l’environnement routier 1 dans lequel le véhicule 11 évolue. Les premières données comprennent par exemple :
- des données sur la présence d’objet(s) statique(s) ou dynamique(s), par exemple localisés sur le bord des voies de circulation, (par exemple des constructions telles que des immeubles ou maisons 13, 14, 15, 16, des véhicules, du mobilier urbain, de la végétation) dans l’environnement du véhicule 11, ces données comprenant par exemple des informations de localisation et de dimensions de l’empreinte au sol ;
- des données associées à l’environnement routier, telles que par exemple des informations sur les limites de vitesse, sur la présence de panneaux de circulation, de feux de circulation (avec par exemple l’état du feu de circulation), des informations sur le trafic routier dans l’environnement 1, sur la présence de travaux, sur les conditions climatiques, c’est-à-dire toute information ou donnée susceptible d’avoir un impact sur les conditions de circulation du véhicule 11 et sur les règles de conduite à adopter par le véhicule 11 et/ou les autres usagers de la route.