INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Une passerelle DOTS localisée dans un domaine serveur est considérée par un client DOTS comme un serveur DOTS. En cas de présence d’une passerelle DOTS dans le domaine du serveur de mitigation, l’authentification des clients DOTS peut être confiée à la passerelle DOTS du domaine du serveur de mitigation. Un serveur DOTS peut être configuré avec une liste des passerelles DOTS de confiance, actives au sein de son domaine et le serveur de mitigation peut déléguer certaines de ses fonctions à ces passerelles de confiance. En particulier, le serveur de mitigation peut utiliser en toute sécurité les informations fournies par une passerelle figurant dans une liste déclarée auprès du serveur de mitigation et maintenue par celui-ci, moyennant une procédure d’authentification ad hoc (par exemple, configuration explicite de la liste par l’administrateur habilité du serveur de mitigation, récupération de la liste auprès d’un serveur d’authentification tel qu’un serveur AAA (pour « Authentication, Authorization and Accounting »), etc.).
Les modes de réalisation de la présente solution présentés ci-après peuvent être mis en œuvre quelle que soit la configuration de l’architecture DOTS (un ou plusieurs clients DOTS dans un domaine client, pas de passerelle DOTS, une ou plusieurs passerelles DOTS dans le domaine client ou dans le domaine du serveur de mitigation, domaine client distinct du domaine du serveur de mitigation, etc.).
Dans la présente solution, on suppose que chaque domaine client DOTS, tel que le domaine client 11, dispose d’au moins un identifiant appelé par exemple ici « DOTS Administrative Domain Identifier » ou DADI, alloué de façon globalement unique au domaine client DOTS, et défini pour les besoins de l’invention. Cet identifiant DADI reflète le fait que le domaine client est protégé par au moins un service DPS et permet d’identifier ledit au moins un service DPS associé au domaine client. Un même domaine client 11 peut disposer d’un ou plusieurs identifiant(s) DADI DADI-11i.
Un tel identifiant DADI fait donc le lien entre un domaine client, tel que le domaine client 11, et au moins un service DPS pouvant être mis en œuvre afin d’assister les nœuds clients du domaine client considéré en cas d’attaque. Un tel lien est utilisé par la suite pour identifier au moins un serveur de mitigation mettant en œuvre le service DPS en question, et capable de traiter le message de sollicitation. Comme mentionné précédemment, dans l’implémentation particulière décrite ici, un serveur de mitigation capable de traiter un message de sollicitation est un serveur habilité à le faire (autrement dit qui dispose des autorisations nécessaires pour traiter ce message de sollicitation). Dans une variante d’implémentation, un serveur de mitigation capable de traiter un message de sollicitation est non seulement habilité à le faire mais également dispose des ressources nécessaires pour traiter ce message ou pour s’interfacer avec une entité externe (ex. « mitigator ») apte à le traiter.
L’alerte émise comprend au moins une information relative au graphe sémantique associé. Ainsi, l’alerte fournit à l’opérateur en charge de la surveillance du système 10 une information relative à la menace détectée lui permettant d’appréhender facilement la situation et de réagir en fonction.
Dans l’exemple de la , le dispositif de détection 12 comprend une unité de traitement d’informations formée par exemple d’une mémoire et d’un processeur associé à la mémoire. Les différents modules sont réalisés chacun sous forme d’un logiciel, ou d’une brique logicielle, exécutables par le processeur et stockés dans la mémoire. Le processeur est alors apte à exécuter chacun de ces logiciels.
Lorsque le dispositif de détection 12 est réalisé sous forme d’un ou plusieurs logiciels, c’est-à-dire sous forme d’un programme d’ordinateur, il est en outre apte à être enregistré sur un support, non représenté, lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est par exemple, un médium apte à mémoriser les instructions électroniques et à être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support lisible est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, tout type de mémoire non-volatile (par exemple EPROM, EEPROM, FLASH, NVRAM), une carte magnétique ou une carte optique. Sur le support lisible est alors mémorisé un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles.
Le fonctionnement du dispositif de détection 12 selon l’invention va désormais être expliqué à l’aide de la représentant un organigramme du procédé, selon l’invention, de détection d’une attaque par une menace dans le système 10 en exploitation.
Par la suite, un exemple de mise en œuvre du procédé va être décrite dans un système 10 formé d’une zone géographique mais l’homme du métier comprendra que ce procédé s’applique plus généralement à tout système 10, notamment à un système informatique.
La représente un système 10 ici constitué d’une zone géographique sensible, comme par exemple un aéroport, une centrale nucléaire, etc.
Une pluralité de capteurs 30 sont disposés dans le système 10. Une partie de ces capteurs 30 est fixe et une partie de ces capteurs 30 est mobile.
La montre des capteurs de présence 30 fixes représentés par des triangles et qui sont susceptibles d’être connus de la menace.
La montre également des capteurs de présence 30 mobiles, représentés par des carrés, ainsi que leur déplacement en pointillés. Ces déplacements ne sont pas connus par la menace.
Dans l’exemple illustré, les menaces se déplacent depuis une frontière d'entrée vers une frontière de sortie et peuvent affronter des terrains infranchissables et traverser des terrains où elles ne sont pas détectées.
Le dispositif de surveillance 12 vise ainsi à détecter ces intrusions pouvant être réalisées via plusieurs véhicules, par exemple terrestres ou aériens, et qui tentent d'atteindre, par exemple ici, la limite nord-ouest du système 10 qui représente un sous-système sensible.
Initialement, avant l’exploitation du système 10, le procédé de détection comprend la simulation 100 d’un ensemble de séquences d’attaque possibles de la menace dans le système 10.
Cette simulation est éventuellement réalisée à l’écart du système 10.
Ces séquences simulées sont représentées par les lignes fléchées 32 sur la .
Puis, le procédé comprend une étape de traitement 110 de l’ensemble des séquences d’attaque afin d’obtenir un ensemble de graphes sémantiques représentatifs de l’ensemble de séquences d’attaque.
est une vue schématique, en détail, du compartiment de la ,
est une vue schématique et partielle d’un compartiment selon un autre exemple de mise en œuvre de l’invention,
est une vue schématique et partielle d’un compartiment selon encore un autre exemple de mise en œuvre de l’invention.
On a représenté sur les figures 1 et 2 un module 100 de stockage d’énergie électrique comportant une pluralité de cellules de batterie 99, et un compartiment 1.
Ce compartiment 1 comporte un logement 2 agencé pour recevoir les équipements électriques, et ici quatre poutres 3 formant une paroi latérale 4 de ce logement 2.
La décrit les voies d’intérêt relatives à un premier mode d’interaction du véhicule automobile partant de ladite position donnée.
La décrit les voies d’intérêt relatives à un deuxième mode d’interaction du véhicule automobile partant de ladite position donnée.
La illustre les voies d’intérêt du premier et du deuxième ordre relatives à différents types d’interactions auxquelles le véhicule automobile peut être confronté.
La décrit un lien entre une première représentation des voies d’intérêt, sous forme de graphe d’interaction entre les voies, et une deuxième représentation des voies d’intérêt, sous forme de représentation géométrique de chaque voie d’intérêt.
La fournit un exemple de voies d’intérêt du premier ordre et de voies d’intérêt du second ordre dans une situation d’entrée du véhicule automobile sur un rond-point.
La illustre un premier exemple de discrétisation d’une voie d’intérêt.
La illustre une première étape d’un deuxième exemple de discrétisation de voies d’intérêt.
La illustre une deuxième étape du deuxième exemple de discrétisation de voies d’intérêt.
La illustre une troisième étape du deuxième exemple de discrétisation de voies d’intérêt.
La illustre un troisième et un quatrième exemple de discrétisation de voies d’intérêt.
La illustre la discrétisation des voies d’intérêt relatives à une manœuvre d’entrée du véhicule automobile sur un rond-point.
Dans la suite du document, le terme d’environnement tactique du véhicule autonome 100 désigne les données environnementales du véhicule autonome 100 qui peuvent impacter une prise de décision tactique. Il peut s’agir des données environnementales susceptibles d’impacter une décision à prendre dans un intervalle de temps supérieur à la seconde et limité à une minute, voire plusieurs minutes.
Toutefois, le dipôle alimenté 14A est remplacé par un dipôle couplé 14C, de sorte que le deuxième réseau antennaire 12_2 comporte quatre dipôles couplés 14C.
En référençant les dipôles similairement au cas du premier réseau antennaire 12_1 en continuant la numérotation, le deuxième réseau antennaire 12_2 comporte :
un quatrième dipôle couplé 14C4 à proximité du dipôle alimenté 14A qui est relié à une quatrième charge Z4 capacitive de 1,8 pF, un cinquième dipôle couplé 14C5 à proximité du premier dipôle couplé 14C1 qui est relié à une cinquième charge Z5 capacitive de 0,5 pF, un sixième dipôle couplé 14C6 à proximité du deuxième dipôle couplé 14C2 qui est relié à une sixième charge Z6 inductive de 24 nH, et un septième dipôle couplé 14C7 à proximité du troisième dipôle couplé 14C3 qui est relié à une septième charge Z7 capacitive de 22 pF.
En l’espèce, les valeurs des impédances des charges Z1 à Z7 ont été choisies pour obtenir un rayonnement à polarisation circulaire dans les deux bandes de fréquences.
Plus précisément, les valeurs des impédances des charges Z1 à Z7 sont choisies pour que le rayonnement respecte les trois mêmes conditions que pour le premier exemple mais pour les deux bandes de fréquences L1 et L2.
D’un point de vue pratique, les dimensions de l’antenne 10 sont de 8 cm par 8 cm. L’antenne 10 est imprimée par lithographie (gravure de cuivre sur substrat diélectrique)
Les figures 6 à 8 présentent les performances obtenues avec l’antenne 10 selon le deuxième exemple.
La présente deux courbes, une première courbe C1 en trait plein représentant l’évolution avec la fréquence du gain de l’antenne pour une polarisation circulaire droite dans la direction du zénith (selon l’axe Z) et une deuxième courbe C2 en trait pointillés illustrant la variation du rapport axial avec la fréquence.
Il apparaît que le gain est bien optimisé pour les deux fréquences précitées de 1225 MHz et 1575 MHz.
Avec la deuxième courbe C2 de la , il peut également être constaté que le rapport axial est minimisé sur les bandes L1 et L2. Cela permet d’assurer la réception des signaux satellite à des fréquences différentes utilisées pour améliorer par traitement des signaux la précision de géolocalisation.
Les figures 7 et 8 présentent les diagrammes de rayonnement dans deux plans de coupes différents et ce pour chaque polarisation. La correspond à la fréquence de 1225 MHz (bande L2) tandis que la fréquence 8 correspond à la fréquence de 1575 MHz (bande L1).
Dans chacun des cas, il est observé que le gain RHCP dans la demi-sphère supérieure est privilégié et que le gain LHCP est minimisé.
L’optimisation adaptée des charges Z1 à Z7 associées au double réseau 12_1 et 12_2 de dipôles en L permet d’obtenir un rayonnement conforme aux exigences d’un système GNSS conjointement sur 2 bandes de fréquences sans le recours à un circuit d’excitation complexe (ici il y a uniquement un port d’accès à l’antenne). Cette simplicité privilégie l’encombrement et permet de réduire les coûts de fabrications.
Généralisation La montre de manière schématique que les dipôles 14 peuvent être agencés différemment que ce qui été présenté précédemment pour permettre un couplage entre eux.
Les agencements ont été représentés de manière simplifiée dans cette figure pour bien comprendre le propos.
Plus précisément, il est représenté sur la figure six agencements différents, numérotés en chiffres romains de I à VI.
Une telle forme permet commodément de fixer la partie plate 45 à la partie tubulaire externe 13.
Le second tronçon 27 comporte encore une partie d’extrémité proximale 49 sensiblement parallèle au premier tronçon 25.
La partie d’extrémité proximale 49 coopère de manière télescopique avec le premier tronçon 25 et est rigidement fixée au premier tronçon 25.
On entend par là que la partie d’extrémité proximale 49 et le premier tronçon 25 sont emboités l’un dans l’autre et peuvent être translatés l’un par rapport à l’autre suivant la direction principale d, avant fixation du premier tronçon 25 et de la partie d’extrémité proximale 49 l’un à l’autre.
Pour ce faire, la partie d’extrémité proximale 49 présente, perpendiculairement à la direction principale d, une section de forme générale en U, avec un fond proximal 51 encadré par deux bords dressés proximaux 53. On notera que les bords dressés proximaux 53 s’étendent à partir du fond proximal 51 vers le fond interne 7, alors que les bords pliés 33 se dressent à partir de la partie de fond 31 à l’opposé du fond interne 7.
Dans l’exemple représenté, le premier tronçon 25 est engagé à l’intérieur de la partie d’extrémité proximale 49.
En variante, c’est à l’inverse : c’est la partie d’extrémité proximale 49 qui est engagée dans le premier tronçon 25.
La partie d’extrémité proximale 49 et la partie d’extrémité distale 43 sont raccordées l’une à l’autre par une partie intermédiaire coudée 55, elle aussi pliée en U.
Ainsi, le fond intermédiaire 57 de la partie intermédiaire 55 raccorde la partie plate 45 au fond proximal 51, et les bords dressés intermédiaires 59 de la partie intermédiaire 55 raccordent les bords dressés distaux 47 aux bords dressés proximaux 53.
Comme visible sur les figures 2 et 3, le réservoir externe 9 comprend deux demi-réservoirs 61,63 fixés l’un à l’autre le long d’une ligne à contour fermée 65.
Chaque demi-réservoir 61,63 comprend une portion de la partie tubulaire externe 13 et une portion de chaque fond externe 15.
Typiquement, la ligne à contour fermée 65 s’étend sensiblement dans un plan P ( ) contenant l’axe central externe CE.
Elle divise la partie tubulaire externe 13 en deux portions sensiblement symétriques l’une de l’autre par rapport audit plan P. De même, elle divise chaque fond externe 15 en deux parties sensiblement symétriques l’une de l’autre par rapport audit plan P.
Typiquement, les deux demi-réservoirs 61,63 sont soudés, de préférence soudés à clin, le long de la ligne à contour fermée 65.
L’un des demi-réservoirs, ici le demi-réservoir 61, présente, pour le ou chaque bras 23, une zone plane 67 à laquelle est fixée le second tronçon 27 dudit bras 23.
Le réservoir externe 9 présente une forme générale cylindrique.
le procédé comprend en outre, suite à l’étape d’affinage, une étape de détermination d’un ensemble d’hyper-paramètres dit performant pour le jeu de données d’intérêt comprenant une pluralité d’itérations des sous-étapes de:
+ sélection d’un nouvel ensemble d’hyper-paramètres au moyen d’une méthode d’optimisation bayésienne,
+ estimation au moyen de la fonction de prédiction de l’indice de performance du modèle obtenu à partir du jeu de données d’intérêt et fonction du nouvel ensemble d’hyper-paramètres, l’ensemble d’hyper-paramètres dit performant étant l’ensemble d’hyper-paramètres associé à l’indice de performance estimé le plus élevé ;
le procédé comprend en outre la détermination d’un espace de recherche sous la forme d’une distribution représentant une densité de probabilités de pertinence associée à l’ensemble d’hyper-paramètres à partir du ou des ensembles d’hyper-paramètres associés aux jeux de données de référence similaires, la méthode d’optimisation bayésienne sélectionnant chaque nouvel ensemble d’hyper-paramètres performant en fonction de la distribution associé à l’espace de recherche ; le procédé comprend en outre une étape d’obtention d’un modèle à partir du jeu de données d’intérêt et fonction de l’ensemble d’hyper-paramètres pertinent ; le procédé comprend en outre une étape d’ajout à la base de données de référence du jeu de données d’intérêt, du vecteur caractéristique, de l’ensemble d’hyper-paramètres performant et de l’indice de performance associés ; le vecteur caractéristique associé à chaque jeu de données comprend entre 10 et 30 caractéristiques dudit jeu de données ; la fonction de prédiction est initialisée au moyen d’une méthode d’apprentissage automatique entraînée sur la base de données de référence ; l’étape de détermination d’un ensemble d’hyper-paramètres performant comprend, régulièrement après un nombre prédéterminé d’itérations, en outre les sous-étapes de :
+ entrainement de la méthode d’apprentissage automatique sur le jeu de données d’intérêt en fonction du nouvel ensemble d’hyper-paramètres associé à l’itération en cours ;
+ détermination de l’indice de performance du modèle obtenu ;
+ comparaison de l’indice de performance déterminé avec l’indice de performance estimé par la fonction de prédiction et affinage de la fonction de prédiction en fonction de la comparaison ;
l’étape d’entrainement de la méthode d’apprentissage automatique suivie de l’étape de génération d’une base de données de référence et de l’étape détermination de la fonction de prédiction sont effectuées sur un premier calculateur, l’étape de sélection d’au moins un jeu de données de référence similaire suivi de l’étape d’entrainement de la méthode d’apprentissage automatique et de l’étape d’affinage sont effectuées sur un deuxième calculateur, le premier calculateur étant différent du deuxième calculateur.
L’invention concerne également un système électronique configuré pour déterminer un ensemble d’hyper-paramètres de configuration d’un modèle d’apprentissage automatique pour un jeu de données d’intérêt, la méthode d’apprentissage automatique étant propre à prendre en entrée un jeu de données afin d’obtenir un modèle dudit jeu de données après un entrainement de la méthode d’apprentissage automatique sur ledit jeu de données ; la méthode d’apprentissage automatique étant fonction d’un ensemble d’hyper-paramètres de configuration de l’entrainement ; chaque modèle obtenu étant associé à un indice de performance déterminé par une fonction de coût ; chaque jeu de données étant associé à un vecteur caractéristique comprenant une pluralité de caractéristiques dudit jeu de données ; le système électronique comprenant :
un premier calculateur configuré pour :
+ pour une pluralité de jeux de données de référence, entrainer la méthode d’apprentissage automatique sur chaque jeu de données de référence en fonction d’une pluralité d’ensembles d’hyper-paramètres de test et déterminer l’indice de performance pour chaque modèle obtenu ;
+ générer une base de données de référence, comprenant pour chaque jeu de données de référence, le vecteur caractéristique, l’ensemble d’hyper-paramètres de test et l’indice de performance associés ;
+ initialiser une fonction de prédiction entrainée sur la base de la donnée de référence et propre à fournir pour un vecteur caractéristique d’un jeu de données et un ensemble d’hyper-paramètres, une estimation de l’indice de performance du modèle obtenu associé audit jeu de données à partir dudit ensemble d’hyper-paramètres ;
un deuxième calculateur configuré pour :
+ sélectionner parmi la pluralité de jeux de données de référence, au moins un jeu de données de référence dit similaire au jeu de données d’intérêt à partir d’une fonction de similarité sur la base du vecteur caractéristique du jeu de données d’intérêt et des vecteurs caractéristiques des jeux de données de référence ;
+ pour chaque ensemble d’hyper-paramètres associé à l’au moins un jeu de données de référence similaire, entrainer la méthode d’apprentissage automatique sur le jeu de données d’intérêt en fonction dudit d’ensemble d’hyper-paramètres et déterminer l’indice de performance pour chaque modèle obtenu ;
Les photos sont réalisées avec un appareil photo Samsung Galaxy S10. Le contrôle négatif contenait 20-30 colonies moléculaires dues à l'amplification des impuretés d' E. Coli présentes dans le SsoAdvanced Universal SYBR Green Supermix, amplifiables avec des amorces très sensibles ciblant la région 16S.
EXEMPLE 2 : ADN nu en PCR symétrique.
Dans cet exemple une réaction bio-orthogonale thiol-ène est utilisée pour la formation de la matrice polymère. Plus particulièrement, les quantités équimolaires de 2 Arm-PEG-SH (MW de 3400 g/mol, Laysan Bio) et de 8 Arm-PEG-norbornène (tripentaerythritol) (MW = 20000, Jenkem Technology) sont prises pour la construction des gels avec des pourcentages (%) p/V dans la gamme de 6-11%.
Le LAP (lithium phenyl-2,4,6-trimethylbenzoylphosphinate, Sigma) est utilisé comme photoinitiateur en une quantité de 0,02% (p/V). Les mêmes réactifs d'amplification que ceux de l'exemple 1 sont utilisés.
La composition, y compris la séquence cible d'ADN provenant de B. subtilis (10³ copies), est ajustée avec du ddH 2 O à 25 μL et injecté dans la chambre de réaction.
La polymérisation de la composition est initiée par l'application de lumière UV (365 nm, 3,4 mW/cm 2 ) provenant d‘une torche UV. Le gel est formé (à température ambiante) après 1 minute par une réaction de polymérisation thiol-norbornène par étapes .
La montre que le nombre et la taille des points (qui correspondent aux polonies) étaient différents en fonction du pourcentage de gel : 80-100 μm pour un gel à 10,8 % (photographie gauche), 100-120 μm pour un gel à 8,8 % (photographie milieu) et 150-160 μm pour un gel à 6 % (photographie droite). L'augmentation de la concentration du gel entraîne la formation de moins de points et avec une taille plus petite. Les signaux plus forts pour les gel à 6% et 8,8% peuvent s’expliquer par une plus grande efficacité de la PCR qui est due à la taille plus grande des mailles de la matrice de ces gels par rapport à la maille du gel à 10,8%. Une maille plus grande entraine une diffusion plus libre des réactifs d’amplification et en particulier des molécules de relativement grandes tailles comme les enzymes. En revanche, une maille plus grande entraîne aussi une diffusion augmentée des produits de la PCR, ce qui est à l’origine de points plus larges. La PCR est conduite sur un dispositif Cepheid SmartCycler selon le protocole de l’exemple 1 et les photographies sont prises avec une caméra Samsung Galaxy S10 sur un microscope à fluorescence Axiovert 100 (ZEISS, Germany).
La montre aussi une courbe du signal de fluorescence en fonction des cycles PCR et les valeurs de Ct respectifs.
La montre également une courbe de la dérivée du signal de fluorescence par rapport à la température, en fonction de la température. Le pic observé correspond à la température de fusion du produit formé par amplification. Ici, une valeur d’environ 88°C est obtenue, valeur attendue pour l’ADN amplifié.
EXEMPLE 3 : ADN nu en PCR symétrique.
Dans cet exemple une réaction de dimérisation est utilisée pour la formation de la matrice polymère : un 8 Arm-PEG à base de nitrocinnamate (MW de 21.400 g/mol) est utilisé pour la construction des gels avec un pourcentage (%) p/V de 10%. Les réactifs d'amplification suivants sont utilisés : 5U de SD Polymerase Hotstart (Bioron), un tampon (SD Polymerase Reaction Buffer incomplet (10x), Bioron), un tampon MgCl 2 3 mM (Bioron), 0,4 µM d'amorces ciblant la région 16S de la bactérie avec une longueur de matrice de 740 pb. Un colorant intercalant de l’ADN EvaGreen® Dye, 20X in Water (Biotium) est ajouté à une concentration de 2X. La composition contenant tous les composants, y compris la cible d'ADN nu provenant de E. c oli , est ajusté avec du ddH 2 O à 25 μL et injectée dans la chambre de réaction de Chronos.