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You searched for +publisher:"Université de Bourgogne" +contributor:("Chbeir, Richard"). Showing records 1 – 3 of 3 total matches.

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1. Raad, Eliana. Towards better privacy preservation by detecting personal events in photos shared within online social networks : Vers une meilleure protection de la vie privée par la détection d'événements dans les photos partagées sur les réseaux sociaux.

Degree: Docteur es, Informatique, 2015, Université de Bourgogne

De nos jours, les réseaux sociaux ont considérablement changé la façon dont les personnes prennent des photos qu’importe le lieu, le moment, le contexte. Plus que 500 millions de photos sont partagées chaque jour sur les réseaux sociaux, auxquelles on peut ajouter les 200 millions de vidéos échangées en ligne chaque minute. Plus particulièrement, avec la démocratisation des smartphones, les utilisateurs de réseaux sociaux partagent instantanément les photos qu’ils prennent lors des divers événements de leur vie, leurs voyages, leurs aventures, etc. Partager ce type de données présente un danger pour la vie privée des utilisateurs et les expose ensuite à une surveillance grandissante. Ajouté à cela, aujourd’hui de nouvelles techniques permettent de combiner les données provenant de plusieurs sources entre elles de façon jamais possible auparavant. Cependant, la plupart des utilisateurs des réseaux sociaux ne se rendent même pas compte de la quantité incroyable de données très personnelles que les photos peuvent renfermer sur eux et sur leurs activités (par exemple, le cas du cyberharcèlement). Cela peut encore rendre plus difficile la possibilité de garder l’anonymat sur Internet dans de nombreuses situations où une certaine discrétion est essentielle (politique, lutte contre la fraude, critiques diverses, etc.).Ainsi, le but de ce travail est de fournir une mesure de protection de la vie privée, visant à identifier la quantité d’information qui permettrait de ré-identifier une personne en utilisant ses informations personnelles accessibles en ligne. Premièrement, nous fournissons un framework capable de mesurer le risque éventuel de ré-identification des personnes et d’assainir les documents multimédias destinés à être publiés et partagés. Deuxièmement, nous proposons une nouvelle approche pour enrichir le profil de l’utilisateur dont on souhaite préserver l’anonymat. Pour cela, nous exploitons les évènements personnels à partir des publications des utilisateurs et celles partagées par leurs contacts sur leur réseau social. Plus précisément, notre approche permet de détecter et lier les évènements élémentaires des personnes en utilisant les photos (et leurs métadonnées) partagées au sein de leur réseau social. Nous décrivons les expérimentations que nous avons menées sur des jeux de données réelles et synthétiques. Les résultats montrent l’efficacité de nos différentes contributions.

Today, social networking has considerably changed why people are taking pictures all the time everywhere they go. More than 500 million photos are uploaded and shared every day, along with more than 200 hours of videos every minute. More particularly, with the ubiquity of smartphones, social network users are now taking photos of events in their lives, travels, experiences, etc. and instantly uploading them online. Such public data sharing puts at risk the users’ privacy and expose them to a surveillance that is growing at a very rapid rate. Furthermore, new techniques are used today to extract publicly shared data and combine it with…

Advisors/Committee Members: Chbeir, Richard (thesis director).

Subjects/Keywords: Cyber sécurité; Protection de la vie privée; Anonymisation; Réseaux sociaux; Détection d’évènements; Regroupement d’images; Identité numérique; Relations entre les évènements; Métadonnées; Analyse de données; Cybersecurity; Privacy protection; Anonymization; Online social networks; Event detection; Image clustering; Online identity; Event relations; Metadata; Data analysis; 005.1

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APA (6th Edition):

Raad, E. (2015). Towards better privacy preservation by detecting personal events in photos shared within online social networks : Vers une meilleure protection de la vie privée par la détection d'événements dans les photos partagées sur les réseaux sociaux. (Doctoral Dissertation). Université de Bourgogne. Retrieved from http://www.theses.fr/2015DIJOS079

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Raad, Eliana. “Towards better privacy preservation by detecting personal events in photos shared within online social networks : Vers une meilleure protection de la vie privée par la détection d'événements dans les photos partagées sur les réseaux sociaux.” 2015. Doctoral Dissertation, Université de Bourgogne. Accessed May 10, 2021. http://www.theses.fr/2015DIJOS079.

MLA Handbook (7th Edition):

Raad, Eliana. “Towards better privacy preservation by detecting personal events in photos shared within online social networks : Vers une meilleure protection de la vie privée par la détection d'événements dans les photos partagées sur les réseaux sociaux.” 2015. Web. 10 May 2021.

Vancouver:

Raad E. Towards better privacy preservation by detecting personal events in photos shared within online social networks : Vers une meilleure protection de la vie privée par la détection d'événements dans les photos partagées sur les réseaux sociaux. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université de Bourgogne; 2015. [cited 2021 May 10]. Available from: http://www.theses.fr/2015DIJOS079.

Council of Science Editors:

Raad E. Towards better privacy preservation by detecting personal events in photos shared within online social networks : Vers une meilleure protection de la vie privée par la détection d'événements dans les photos partagées sur les réseaux sociaux. [Doctoral Dissertation]. Université de Bourgogne; 2015. Available from: http://www.theses.fr/2015DIJOS079

2. Raad, Elie. Découverte des relations dans les réseaux sociaux : Relationship discovery in social networks.

Degree: Docteur es, Informatique, 2011, Université de Bourgogne

Les réseaux sociaux occupent une place de plus en plus importante dans notre vie quotidienne et représentent une part considérable des activités sur le web. Ce succès s’explique par la diversité des services/fonctionnalités de chaque site (partage des données souvent multimédias, tagging, blogging, suggestion de contacts, etc.) incitant les utilisateurs à s’inscrire sur différents sites et ainsi à créer plusieurs réseaux sociaux pour diverses raisons (professionnelle, privée, etc.). Cependant, les outils et les sites existants proposent des fonctionnalités limitées pour identifier et organiser les types de relations ne permettant pas de, entre autres, garantir la confidentialité des utilisateurs et fournir un partage plus fin des données. Particulièrement, aucun site actuel ne propose une solution permettant d’identifier automatiquement les types de relations en tenant compte de toutes les données personnelles et/ou celles publiées. Dans cette étude, nous proposons une nouvelle approche permettant d’identifier les types de relations à travers un ou plusieurs réseaux sociaux. Notre approche est basée sur un framework orientéutilisateur qui utilise plusieurs attributs du profil utilisateur (nom, age, adresse, photos, etc.). Pour cela, nous utilisons des règles qui s’appliquent à deux niveaux de granularité : 1) au sein d’un même réseau social pour déterminer les relations sociales (collègues, parents, amis, etc.) en exploitant principalement les caractéristiques des photos et leurs métadonnées, et, 2) à travers différents réseaux sociaux pour déterminer les utilisateurs co-référents (même personne sur plusieurs réseaux sociaux) en étant capable de considérer tous les attributs du profil auxquels des poids sont associés selon le profil de l’utilisateur et le contenu du réseau social. À chaque niveau de granularité, nous appliquons des règles de base et des règles dérivées pour identifier différents types de relations. Nous mettons en avant deux méthodologies distinctes pour générer les règles de base. Pour les relations sociales, les règles de base sont créées à partir d’un jeu de données de photos créées en utilisant le crowdsourcing. Pour les relations de co-référents, en utilisant tous les attributs, les règles de base sont générées à partir des paires de profils ayant des identifiants de mêmes valeurs. Quant aux règles dérivées, nous utilisons une technique de fouille de données qui prend en compte le contexte de chaque utilisateur en identifiant les règles de base fréquemment utilisées. Nous présentons notre prototype, intitulé RelTypeFinder, que nous avons implémenté afin de valider notre approche. Ce prototype permet de découvrir différents types de relations, générer des jeux de données synthétiques, collecter des données du web, et de générer les règles d’extraction. Nous décrivons les expériementations que nous avons menées sur des jeux de données réelles et syntéthiques. Les résultats montrent l’efficacité de notre approche à découvrir les types de relations.

In recent years, social network sites exploded…

Advisors/Committee Members: Dipanda, Albert (thesis director), Chbeir, Richard (thesis director).

Subjects/Keywords: Pas de mot clé en français; Relationship discovery; Social networks; Rule-based relationship identification; Coreferent users; Link mining; Link type prediction; Entity resolution; Classification; Crowdsourcing; User profiles; Photos; Metadata; 004.678

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APA (6th Edition):

Raad, E. (2011). Découverte des relations dans les réseaux sociaux : Relationship discovery in social networks. (Doctoral Dissertation). Université de Bourgogne. Retrieved from http://www.theses.fr/2011DIJOS061

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Raad, Elie. “Découverte des relations dans les réseaux sociaux : Relationship discovery in social networks.” 2011. Doctoral Dissertation, Université de Bourgogne. Accessed May 10, 2021. http://www.theses.fr/2011DIJOS061.

MLA Handbook (7th Edition):

Raad, Elie. “Découverte des relations dans les réseaux sociaux : Relationship discovery in social networks.” 2011. Web. 10 May 2021.

Vancouver:

Raad E. Découverte des relations dans les réseaux sociaux : Relationship discovery in social networks. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université de Bourgogne; 2011. [cited 2021 May 10]. Available from: http://www.theses.fr/2011DIJOS061.

Council of Science Editors:

Raad E. Découverte des relations dans les réseaux sociaux : Relationship discovery in social networks. [Doctoral Dissertation]. Université de Bourgogne; 2011. Available from: http://www.theses.fr/2011DIJOS061

3. Taddesse, Fekade Getahun. Framework de gestion sémantique de flux d'actualités : Semantic-aware news feeds management framework.

Degree: Docteur es, Informatique, 2010, Université de Bourgogne

Dans le monde du Web, on retrouve les formats RSS et Atom (feeds) qui sont, sans doute, les formats XML les plus populaires et les plus utilisés. Ces formats permettent aux, entre autres, communautés Web, industriels, et services web de publier et d’échanger des documents XML. En outre, ils permettent à un utilisateur de consulter librement des données/informations sans avoir à basculer d’un site à un autre, et cela à l'aide d’applications logicielles. Dans ce cas, l'utilisateur enregistre ses fournisseurs de flux favoris, chaque fournisseur diffuse la liste des nouveaux éléments qui ont été modifiés depuis le dernier téléchargement. Cependant, l'enregistrement d'un certain nombre de sources de flux dans un agrégateur de flux engendre à la fois des problèmes d'hétérogénéité (à cause des différences structurelles et de contenu) et des problèmes de surcharges d’information. Par ailleurs, aucun des agrégateurs de flux existants n’offre une approche qui intègre (ou fusionne) les flux en tenant compte de leurs similarités, du contexte de l’utilisateur et de ses préférences. Dans cette thèse, nous proposons un framework formel qui permet de traiter l'hétérogénéité, l'intégration et l'interrogation des flux d’actualités. Ce framework est fondé sur une représentation arborescente d'un flux et possède trois éléments principaux qui sont les suivants: comparateur de flux, intégrateur de flux, et processeur de requêtes. Le comparateur de flux permet de mesurer le degré de similarité entre deux éléments/flux en utilisant une base de connaissance intégrant une approche ascendante et progressive. Nous proposons une mesure de similarité à base de concept capable de calculer la similarité entre les flux selon le nombre de leurs concepts communs (et différents) et leurs proximités sémantiques. Nous montrons également comment définir et identifier la relation exclusive entre deux textes ou éléments. L’intégrateur de flux permet de fusionner plusieurs flux provenant de différentes sources tout en tenant compte du contexte de l’utilisateur. Nous montrons dans notre étude comment représenter le contexte d’utilisateur ainsi que ses préférences. Nous fournissons un ensemble prédéfini de règles de fusion qui peuvent être enrichies et adaptées par chaque utilisateur. Quant au processeur de requêtes, il se base sur une étude formelle et plus précisément sur une algèbre dédiée à la fusion des flux continus d’actualités que nous proposons ici. Les opérateurs proposés dans cette algèbre sont aidés par des fonctions à base de similarité. Nous catégorisons les opérateurs de flux selon trois catégories: opérateurs d'extraction, opérateurs ensemblistes et opérateur de fusion. Nous montrons que l’opérateur de fusion généralise l’opération de jointure et les opérateurs ensemblistes. Nous fournissons également un ensemble de règles de réécriture et d'équivalence de requêtes pour la simplification et l’optimisation des requêtes. Enfin, nous présentons un prototype nommé «Easy RSS Manager» (EasyRSSManager). Ce prototype est un lecteur sémantique de flux… Advisors/Committee Members: Yétongnon, Kokou (thesis director), Chbeir, Richard (thesis director).

Subjects/Keywords: Similarité des flux; Proximité sémantique de flux; Voisinage sémantique; Règle de fusion; Intégration de flux; Opérateurs de similarité; Algèbre RSS; Requête de flux; Réécriture de requête; No english keywords; 004.678

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APA (6th Edition):

Taddesse, F. G. (2010). Framework de gestion sémantique de flux d'actualités : Semantic-aware news feeds management framework. (Doctoral Dissertation). Université de Bourgogne. Retrieved from http://www.theses.fr/2010DIJOS036

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Taddesse, Fekade Getahun. “Framework de gestion sémantique de flux d'actualités : Semantic-aware news feeds management framework.” 2010. Doctoral Dissertation, Université de Bourgogne. Accessed May 10, 2021. http://www.theses.fr/2010DIJOS036.

MLA Handbook (7th Edition):

Taddesse, Fekade Getahun. “Framework de gestion sémantique de flux d'actualités : Semantic-aware news feeds management framework.” 2010. Web. 10 May 2021.

Vancouver:

Taddesse FG. Framework de gestion sémantique de flux d'actualités : Semantic-aware news feeds management framework. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université de Bourgogne; 2010. [cited 2021 May 10]. Available from: http://www.theses.fr/2010DIJOS036.

Council of Science Editors:

Taddesse FG. Framework de gestion sémantique de flux d'actualités : Semantic-aware news feeds management framework. [Doctoral Dissertation]. Université de Bourgogne; 2010. Available from: http://www.theses.fr/2010DIJOS036

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