INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Dans une variante de réalisation, le procédé selon l’invention comprend en outre une étape de recevoir une base de données constituée de pistes de suivi d’individus annotés, le calcul de signature d’individu et l’algorithme de partitionnement étant réalisés pour les pistes de suivi d’individu annotés et inconnus, chaque groupe d’individus recommandés comprenant un individu annoté.
Selon un aspect particulier de l’invention, l’étape de validation consiste à valider l’identité des individus classés dans le groupe d’individus recommandés comme correspondant à l’identité de l’individu annoté.
Selon un aspect particulier de l’invention, l’étape de validation de l’identité des individus classés dans le groupe d’individus recommandés est réalisée au moyen d’une interaction utilisateur ou au moyen d’une règle de comparaison entre les signatures respectives de l’individu dont l’identité doit être validée et de l’individu annoté.
A titre d’exemple, la classification identifie également un autre sous-ensemble d’états pour lesquels le système industriel est sûr et n’a aucun, ou de faible, risque d’incident ou d’accident. A titre d’exemple, ces états sont identifiés comme n’étant pas sensibles et sont par exemple associés à une propriété de sûreté.
Les sous-ensembles d’états, ainsi que l’autre sous-ensemble d’états, sont par exemple compris dans le premier fichier informatique, stocké dans la mémoire 504 ou 506.
Dans une étape 904 (CRITICAL TRANSITIONS IDENTIFICATION) les transitions du ou des traducteurs finis allant par exemple d’un état source sensible vers un état destination non sensible sont identifiés, par exemple par l’unité de traitement 502. A titre d’exemple, l’unité de traitement 502 identifie en outre des transitions allant vers un état destination sensible. Les transitions identifiées sont par exemple dites critiques et sont écrites dans un deuxième fichier informatique, par exemple stocké dans la mémoire 504.
Dans une étape 905 (SENSITIVE DATA IDENTIFICATION), les données d’entrée qui, si bloquées ou falsifiées, inhibent ou provoquent une transition critique, sont identifiées par exemple par l’unité de traitement 502. A titre d’exemple, les données d’entrée identifiées sont écrites dans le deuxième fichier informatique, en association des transitions critiques.
Selon un mode de réalisation, chaque donnée identifiée est stockée en association avec une valeur d’indication indiquant si un blocage de la donnée inhibe une transition critique ou si une modification de sa valeur force l’exécution d’une transition critique. A titre d’exemple, la valeur d’indication est codée sur deux bits. Le bit le plus significatif prend, par exemple, la valeur 1 si une modification de la valeur force l’exécution d’une transition critique et le bit le moins significatif prend, par exemple, la valeur 1, si un blocage de la valeur inhibe une transition critique. En effet, une injection est basée sur une modification de donnée et le blocage d’information est basé sur un déni, or la modification d’une donnée utilise un plus grand privilège qu’un déni. Un blocage est alors associé à une valeur supérieure ou égales à 1(01 – 10) et une injection est associé à une valeur supérieure ou égale à 2(10 – 11). A titre d’exemple, la valeur 10 n’a pas de sens car une modification permet un déni. Dans un autre exemple le blocage est codé sur le bit le plus significatif. Ce codage sur 2 bits est donné à titre d’exemple d’implémentation et n’est bien sûr pas limitatif.
Dans une étape 906 (CYBERSECURITY RISKS EVALUATION), une évaluation des risques cybersécurité sur la partie opérationnelle est réalisé. A titre d’exemple, l’évaluation des risques s’effectue en utilisant un outil Microsoft Threat Modeling Tool permettant de générer un diagramme de flux de donnée (DFD), par exemple de la forme du graphe illustré en relation avec la . Le diagramme généré permet à un expert en cybersécurité d’identifier les données transitant par des canaux non-sécurisés et par conséquent susceptibles d’être bloquées et/ou falsifiées.
A titre d’exemple, les données identifiées dans l’étape 906 sont écrites dans un troisième fichier informatique, stocké dans la mémoire 504.
Dans une étape 907 (OVERLAP?), l’unité de traitement 502 est configurée pour déterminer, par exemple, quelles données appartiennent à la fois au deuxième et au troisièmes fichiers informatiques. Les données communes sont par exemple stockées dans un quatrième fichier informatique. A titre d’exemple, les données sont stockée en association avec la valeur d’indication leur étant associé dans le deuxième fichier.
Dans une étape 908 (RISKS ANALYSIS AND EVALUATION), le ou les risques pour le système industriel en cas d’attaque sur au moins une donnée sont analysés et évalués.
A titre d’exemple, pour chaque donnée, l’analyse et l’évaluation des risques comprend la détermination d’une conséquence. La conséquence correspond par exemple à la réalisation d’un événement redouté. L’événement redouté est par exemple un événement pouvant avoir lieu lorsque le transducteur est dans un état sensible. Par exemple l’accumulation de caisses sur un tapis roulant, le débordement d’une cuve de remplissage ou un incendie, par exemple déclenché si un défaut électrique a lieu et qu’un disjoncteur reste fermé.
A titre d’exemple, pour chaque événement redouté, une probabilité d’apparition est calculée. Par exemple la probabilité P est égale à 1/nbr_entree, la valeur nbr_entree correspondant au nombre de variables d’entrée à corrompre pour que l’événement redouté puisse avoir lieu.
A titre d’exemple, un niveau de risque pour l’événement redouté est ensuite évalué. Pour chaque événement, une valeur de conséquence Cons est déterminée, par exemple sous la forme d’un score entre 0 et 10 ou entre 0 et 100 correspondant à la gravité de l’événement. Par exemple la valeur de conséquence pour une accumulation de caisse sur un tapis roulant à un score moins élevé qu’un incendie. Le niveau de risque R d’un évènement est par exemple égal au produit entre la valeur de conséquence et la probabilité d’apparition de l’événement.
A titre d’exemple, une évaluation des risques pour un système industriel comprend un ensemble de scénario S, chaque scénario S décrivant par exemple un événement redouté, chaque scénario étant par exemple associé à une probabilité et un niveau de risque .
Un avantage des modes de réalisation décrits est qu’ils permettent d’évaluer des risques à partir d’une analyse de sécurité d’un système industriel et d’une analyse des risques de cybersécurité.
Enfin, la mise en oeuvre pratique des modes de réalisation et variantes décrits est à la portée de la personne du métier à partir des indications fonctionnelles données ci-dessus. En particulier, pour ce qui est de la conversion des logiques automates en transducteurs finis minimaux.
Optionnellement, l’invention peut aussi être appliquée sans se baser sur une base de données annotées BDA, dans ce cas, toutes les identités des individus sont inconnues initialement.
A l’étape 103, on calcule ensuite une signature visuelle de ré-identification pour chaque piste de suivi, issue de l’étape d’extraction de pistes 102 mais aussi pour chaque piste de suivi de la base de données BDA lorsque celle-ci est disponible. Avantageusement, les signatures pour les pistes de suivi ou imagettes stockées dans la base de données BDA ne sont calculées qu’à la première itération (iter=0) de la méthode puis sont sauvegardées pour les itérations suivantes.
Une signature est calculée pour chaque piste afin d’évaluer la similarité entre les différentes pistes. L’étape de calcul de signatures 103 est, par exemple, mise en œuvre au moyen d’un algorithme de ré-identification tel que décrit par exemple dans l’une des références [4] ou [5].
L’algorithme de ré-identification peut mettre en œuvre un modèle d’intelligence artificielle entraîné pour calculer une signature caractéristique de l’aspect visuel de chaque imagette de la piste de suivi. Un tel algorithme est entraîné pour calculer des signatures sensiblement identiques pour deux imagettes représentant le même individu et à l’inverse des signatures différentes pour deux imagettes représentant des individus différents. Par exemple, la signature est calculée à partir de points d’intérêts caractéristiques de l’aspect visuel de l’individu.
Le modèle d’intelligence artificielle est, par exemple, basé sur un réseau de neurones convolutifs ou un réseau de neurones de type « transformers ».
Le réseau de neurones prend en entrée les images de la piste de suivi et les encodent dans un espace de caractéristiques de dimension plus faible de sorte à générer des caractéristiques, ou signatures, qui encodent l’information visuelle pertinente pour pouvoir comparer différentes identités entre elles.
Le réseau de neurones est, par exemple, entraîné de façon supervisée à partir d’une base de données d’entraînement contenant, pour chaque identité, plusieurs imagettes différentes représentant l’individu dans des conditions variées.
La base d’entraînement est par exemple, une base d’images d’entraînement publique.
Le réseau de neurones est entraîné de manière à minimiser une fonction de coût prédéterminée. Les paramètres du réseau, comprenant les poids synaptiques de chaque couche du réseau, sont appris au moyen d’un algorithme de rétro-propagation du gradient consistant à rétro-propager l’erreur obtenue à partir de la fonction de coût de la sortie du réseau vers l’entrée en mettant à jour les paramètres de chaque couche au fur et à mesure.
La fonction de coût utilisée est par exemple égale à
d p correspond à une distance entre les signatures calculées pour une image de référence et une autre image correspondant à la même identité que l’image de référence. d n correspond à une distance entre les signatures calculées pour une image de référence et une autre image correspondant à une identité différente de celle de l’image de référence.
α est un paramètre correspondant à une marge inter identité.
La minimisation de la fonction de coût L Tri permet d’assurer qu’une distance intra identité est plus grande qu’une distance inter identités.
Une autre fonction de coût peut être utilisée seule ou en complément de la précédente et correspond à une fonction de classification. Les signatures de ré-identification sont fournies à un réseau de neurones de classification dont la taille en sortie est égale aux nombre d’identités N contenues dans la base d’apprentissage.
La fonction de coût à minimiser est donnée par :
Dans une variante de réalisation, le procédé selon l’invention comprend une étape de compléter la base de données avec les pistes de suivi du groupe d’individus annotés.
Selon un aspect particulier de l’invention, l’au moins une séquence d’images est acquise au moyen de plusieurs caméras à champs joints ou à champs disjoints.
Selon un aspect particulier de l’invention, les pistes de suivi d’individu sont générées en 2D ou en 3D.
Selon un aspect particulier de l’invention, l’étape de calculer une signature pour chaque piste de suivi d’individus est réalisée au moyen d’un réseau neuronal de ré-identification entraîné pour générer des signatures semblables pour des individus identiques.
Dans une variante de réalisation, le procédé selon l’invention comprend en outre une étape de ré-entraînement du réseau neuronal de ré-identification à partir de la base de données de pistes de suivi d’individus obtenue à l’issue de plusieurs itérations du procédé d’annotation.
Dans une variante de réalisation, le procédé selon l’invention comprend en outre une étape de réception de contraintes fournies par au moins un capteur et associées aux pistes de suivi d’individus parmi lesquelles : une contrainte de localisation temporelle et/ou spatiale d’un individu, une contrainte relative à l’identité de l’individu, une contrainte de non ubiquité d’un individu, une contrainte de non téléportation d’un individu, lesdites contraintes étant fournies en entrée de l’algorithme de partitionnement sous contraintes.
Dans une variante de réalisation, le procédé selon l’invention comprend en outre, à chaque itération, une étape de réception de contraintes utilisateurs associées aux pistes de suivi d’individus, relatives à l’identité d’un individu, lesdites contraintes étant fournies en entrée de l’algorithme de partitionnement sous contraintes.
Selon un aspect particulier de l’invention, les contraintes de l’algorithme de partitionnement sont prises parmi une contrainte d’association entre plusieurs pistes de suivi d’individus ou une contrainte de non association entre plusieurs pistes de suivi d’individus.
Selon un aspect particulier de l’invention, l’ensemble des pistes de suivi qui partagent une contrainte d’association sont regroupées dans le même groupe d’individus recommandés.
Selon un aspect particulier de l’invention, deux pistes de suivi qui partagent une contrainte de non association sont placées dans deux groupes d’individus différents.
représente un organigramme détaillant les étapes de mise en œuvre d’une méthode d’annotation de pistes de suivi d’individus selon un premier mode de réalisation de l’invention,
représente un organigramme détaillant les étapes de mise en œuvre d’une méthode d’annotation de pistes de suivi d’individus selon un second mode de réalisation de l’invention,
représente un exemple d’une piste de suivi d’un animal,
La configuration d’accès 36 est exploitable dans un format standard pour permettre éventuellement un complément de configuration manuel.
En particulier, un complément de configuration manuel peut consister à définir les propriétés de sécurité associées aux sections non standard.
Cette configuration d’accès 36 est ensuite convertie en un fichier de configuration 40 interprétable par un compilateur.
Le fichier de configuration 40 rassemble les accès autorisés à la mémoire 28.
Le procédé comporte, ensuite, une deuxième étape de compilation (élément C2 sur la ) correspondant à la compilation de l’unité de contrôle, de l’interface binaire-programme et de la configuration d’accès.
La connaissance des accès autorisés aux composants matériels 22 par l’unité de contrôle 26 permet à celle-ci de contrôler l’unité de gestion de mémoire 24.
Plus précisément, l’unité de contrôle 26 va imposer à l’unité de gestion de mémoire 24 de fonctionner selon des règles correspondant aux accès autorisés de la configuration générée.
Pour augmenter la sécurité, le procédé de contrôle comporte également une étape de blocage de la modification du micronoyau 20.
Cela signifie que l’unité de contrôle 26 permet de rendre non modifiable les zones de code correspondant au micronoyau 20.
Il est ainsi obtenu un calculateur 18 pour lequel l’unité de contrôle 26 est ainsi capable de détecter toute demande d’accès anormale au niveau de l’unité de gestion de mémoire 24 lors de la deuxième phase correspondant à l’exploitation du calculateur 18.
Cela permet de détecter les techniques de dépassement de tampon ou de dépassement d’entier.
Le procédé de contrôle décrit permet ainsi l’obtention d’une meilleure sécurité pour le calculateur 18.
Ce contrôle présente la spécificité d’être réalisé lors de toutes les phases d’obtention du calculateur 18 et pas seulement en phase opérationnelle.
En effet, le contrôle est assuré dès qu’il est possible de compiler le micronoyau 20.
C’est donc déjà le cas lors de la phase de développement du micronoyau 20.
En outre, c’est la même unité de contrôle 26 qui est utilisée à la fois lors du développement et de l’utilisation, ce qui limite la possibilité à un attaquant d’exploiter une vulnérabilité d’un micronoyau 20.
Dans des exemples de réalisation, le dispositif de recueil comprend en outre une enceinte intermédiaire configurée pour recevoir au moins une fraction du souffle recueilli, une deuxième électrovanne et des moyens de contrôle de la deuxième électrovanne configurés pour ouvrir ladite deuxième électrovanne, le souffle recueilli pouvant alors être aspirée vers la cellule d’analyse de gaz et fermer ladite deuxième électrovanne lorsque une pression dans la cellule d’analyse de gaz atteint une valeur seuil prédéterminée.
Selon un ou plusieurs exemples de réalisation, le dispositif de recueil est configuré pour le recueil d’un échantillon biologique liquide et comprend des moyens de production, à partir de l’échantillon biologique liquide, d’un échantillon biologique gazeux. Un échantillon biologique liquide est par exemple un échantillon d’urine, de transpiration ou de salive.
Selon un ou plusieurs exemples de réalisation, les moyens d’émission électromagnétique et les moyens de détection électromagnétique comprennent chacun un phare téraherz, chacun des phares téraherz comprenant une antenne, un miroir de renvoi, par exemple un miroir parabolique et un support configuré pour maintenir de façon solidaire ladite antenne et ledit miroir de renvoi.
Il est ainsi possible d’obtenir un faisceau téraherz collimaté à partir d’une source ponctuelle divergeante, sans utilisation d’une lentille téraherz qui génère des pertes de signal. L’orientation du faisceau téraherz est par ailleurs facilitée. Notamment, on peut prévoir pour l’antenne et/ou pour le miroir de renvoi une platine configurée pour le positionnement et/ou l’orientation de ladite antenne ou dudit miroir de renvoi, ce qui présente un autre avantage par rapport à l’utilisation d’une lentille téraherz.
Selon un ou plusieurs exemples de réalisation, le système d’analyse d’un échantillon biologique gazeux selon comprend en en outre : - une base de données comprenant, pour un ensemble de sujets, au moins une trace temporelle d’échantillon associée à un état du sujet, et - un module d’entraînement pour l’entraînement du module d’apprentissage automatique à partie de données de la base de données ; - l’unité de traitement étant configurée en outre pour envoyer ladite au moins une trace temporelle d’échantillon générée par le dispositif de mesure de spectroscopie dans le domaine temporel vers ladite base de données.
La base de données est avantageusement enregistrée de façon dématérialisée (« cloud » selon l’expression anglosaxonne).
Un tel système permet en outre une mise à jour du module d’apprentissage automatique pendant l’utilisation clinique du système d’analyse.
Brève description des figures D’autres avantages et caractéristiques de la technique présentée ci-dessus apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-dessous, faite par référence aux figures dans lesquelles : La , un exemple d’un système d’analyse d’un échantillon biologique gazeux selon la présente description ; La , des schémas illustrant un exemple de forme temporelle d’un faisceau d’excitation et un exemple d’un spectre d’un signal d’excitation, dans un système d’analyse selon la présente description ; La , un schéma illustrant un exemple d’une trace temporelle mesurée au moyen d’un système d’analyse selon la présente description ; La , des schémas montrant des exemples de traces temporelles d’échantillon et de référence ; La , un schéma illustrant plus en détails une cellule d’analyse de gaz dans un dispositif de mesure d’un système d’analyse selon la présente description, avec un premier exemple d’un dispositif de recueil ; La , un schéma illustrant un deuxième exemple d’un dispositif de recueil dans un système d’analyse selon la présente description ; La , des schémas illustrant un exemple d’un phare térahertz dans un système d’analyse selon la présente description ; La , une figure montrant dans une vue de trois quart, un système d’analyse d’un échantillon biologique gazeux selon la présente description, monté dans une baie ; La , un schéma fonctionnel illustrant différents modules d’un système d’analyse d’un échantillon biologique gazeux selon la présente description, dans un exemple de mise en œuvre selon la présente description ; La , un schéma fonctionnel illustrant différents modules d’un système d’analyse configuré pour l’entraînement du module d’apprentissage.
La illustre un premier exemple d’un système d’analyse 100 d’un échantillon biologique gazeux selon la présente description.
Le système d’analyse comprend un dispositif de recueil 110 de l’échantillon et un dispositif de mesure 120 de spectroscopie dans le domaine temporel (ou TDS selon l’abréviation de l’expression anglo-saxonne « Time Domain Spectroscopy »). Le dispositif 120 de spectroscopie dans le domaine temporel comprend une cellule d’analyse de gaz 122 configurée pour recevoir l’échantillon biologique gazeux recueilli et dont un exemple sera décrit plus en détails au moyen de la . Le dispositif 120 de spectroscopie dans le domaine temporel comprend en outre des moyens d’émission électromagnétique 124, 126 configurés pour émettre, dans la cellule d’analyse de gaz, un faisceau d’excitation THz sensiblement collimaté et des moyens de détection 128 configurés pour détecter au moins une première trace temporelle d’échantillon résultant d’une détection cohérente d’un faisceau échantillon issu de la cellule de gaz illuminée par le faisceau d’excitation. Le faisceau échantillon résulte en pratique de la convolution du faisceau d’excitation avec une fonction de transfert de l’échantillon gazeux à analyser. Le système d’analyse 100 comprend également une unité de traitement 130 comprenant un module d’apprentissage automatique pré-entraîné pour la détection d’au moins un état d’un sujet. Comme cela sera expliqué plus en détails par la suite, l’unité de traitement 130 est configurée pour calculer un estimateur à partir de ladite au moins une trace temporelle d’échantillon et déterminer à partir dudit estimateur et au moyen du module d’apprentissage automatique, ledit au moins un état du sujet. Dans l’exemple de la , le système d’analyse 100 comprend en outre une pompe à vide 150 configurée pour vider la cellule d’analyse de gaz 122 via un tube et des électrovannes, comme cela sera décrit plus en détails au moyen de la et un ensemble 140 de microcontrôleur(s) et/ou capteur(s), en connexion avec la pompe à vide 150, la cellule d’analyse de gaz 122 et l’unité de traitement 130, comme cela sera décrit plus en détails par la suite.
En opération, comme illustré sur la et selon des exemples de réalisation, l’échantillon gazeux passe par le dispositif de recueil 110, par exemple un dispositif de recueil du souffle d’un patient ; une partie de l’échantillon traverse le dispositif de recueil et une partie est aspirée via un capillaire en dérivation 111. Le chemin de l’échantillon biologique gazeux est indiqué par des flèches simples sur la . Le recueil de souffle comprend par exemple un tube, par exemple un tube en PTFE. Le tube présente par exemple un diamètre compris entre environ 10 mm et environ 15 mm et une longueur comprise entre environ 20 cm et environ 40 cm. Le tube dans l’exemple du dispositif de recueil du souffle 110 illustré sur la comprend une extrémité ouverte à l’air libre pour permettre la circulation du souffle. Cela permet d’une part de ne pas entraîner d’effet d’aspiration du sujet, la cellule 122 étant sous vide, et d’autre part de permettre de recueillir dans la cellule la partie du souffle que l’on veut analyser. Par exemple, si on veut analyser l’air venant du fond des poumons, l’aspiration du souffle dans la cellule pourra être déclenchée vers la fin de l’expiration. Au contraire, si on veut analyser l’air qui vient de la bouche ou des bronches, on pourra déclencher l’aspiration le plus tôt possible dans l’expiration.
Le capillaire 111 débouche selon des exemples dans une enceinte intermédiaire (non représentée sur la mais décrite plus en détails sur la ) puis dans la cellule d’analyse de gaz 122 du dispositif de mesure 120 de spectroscopie dans le domaine temporel, où il est analysé.
Comme expliqué précédemment, pour l’analyse de l’échantillon gazeux, le dispositif 120 de spectroscopie dans le domaine temporel comprend une des moyens d’émission/détection électromagnétique 124, 125, un émetteur THz 126 ainsi qu’un récepteur THz 128.