Doctorat

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Détection des communautés dans les réseaux sociaux
(Université M'hamad Bougara : Faculté des Sciences, 2021) Djerbi, Rachid; Amad, Mourad(Directeur de thèse)
Ces dernières années, plusieurs modèles, approches et algorithmes pour analyser et extraire les connaissances des réseaux sociaux (SN) ont été proposés. L'une des connaissances les plus recherchées dans ce contexte est de trouver le regroupement d'abonnés en ‘’clusters’’ autours des centres d’intérêt et de sujets de discussion. On parle alors du concept social des «communautés». Une communauté est donc un groupe d'abonnés (ou de noeuds dans le contexte graphique) fortement connectés entre eux et faiblement connectés avec les autres. La détection des communautés est devenue une tâche importante pour comprendre comment la structure du SN change avec le temps. C'est également une étape essentielle de l'analyse des SN. Cependant, trouver les communautés d’un réseau social reste un défi et un domaine de recherche d'actualité qui attire de nombreux chercheurs. Dans ce travail, nous proposons une nouvelle approche pour détecter la meilleure partition des communautés en fonction du nombre de noeuds en commun entre chaque paire d'entre eux. En se basant sur la vie sociale des individus au sein de leurs sociétés, nous cherchons l’ensemble des paires (parents) ayant le maximum de noeuds (fils) en commun pour en former une communauté (famille), les autres individus joindront les communautés adéquates selon quelques paramètres de préférences, les communautés trouvées se fusionnent selon quelques conditions. Le modèle proposé est stable, veut dire qu’il donne toujours les mêmes résultats (ou similaires) pour plusieurs exécutions sur le même graphe. Nos expériences sur des vrais SN montrent que l'approche proposée peut définir avec précision l’ensemble des communautés. Le modèle proposé est générique et plusieurs extensions ont été proposé comme la prise en charge des réseaux orientés/non orientés, dynamiques/statiques, pondérés ou non, communautés avec ou sans chevauchement. Dans ce mémoire nous parlons des réseaux sociaux et la détection des communautés, donnons un état de l’art et historique de cet axe de recherche, puis détaillerons notre contribution et nous finissons avec une conclusion et quelques perspectives
Vers une approche cloud de la protection de la vie privée sur les réseaux sociaux
(Université M'hamad Bougara : Faculté des Sciences, 2021) Yahiatene, Youcef; Riahla, Med Amine(Directeur de thèse)
Les réseaux sociaux en ligne "OSN" sont représentés par un ensemble de personnes ou de groupe de personnes interagissant les uns avec les autres. Les OSNs jouent un rôle clé dans la vie quotidienne des internautes. Ces derniers partagent des données à caractère privée ou publique telles que les vidéos, les commentaires, les audios, les photos, les twittes, etc. Un OSN collecte toutes les activités et les informations sur les utilisateurs ainsi que leurs contacts, relations et opinions. Le nombre d'utilisateurs de ces OSN a augmenté d'une manière phénoménale, par exemple Facebook a déclaré qu'il avait 2,8 milliards d'utilisateurs actifs mensuels au quatrième trimestre 2020. Avec cette croissance pharamineuse des utilisateurs, une quantité énorme de données est partagée sur les plateformes des réseaux sociaux. Les OSNs savent qui sont nos amis, à quoi nous ressemblons, où sommes-nous, ce que nous faisons, nos goûts, nos aversions et bien plus encore. Les OSNs ne s'arrêteront pas là, ils analysent les données des utilisateurs et ils ont d'autres moyens pour déterminer leurs comportements en utilisant plusieurs techniques telles que le tracking cookies et l'analyse des j'aimes "likes". La popularité des OSNs nous a permis d'inclure l'aspect social dans des réseaux existants tels que les réseaux de capteurs, les réseaux véhiculaires, etc. L'intégration des réseaux sociaux dans les "VANET" engendre un autre type de réseaux à savoir les réseaux sociaux véhiculaire "Vehicular Social Network VSN". Ce nouveau réseau suscite un nouveau type d'application à savoir la gestion intelligente du trafic aidant les utilisateurs à améliorer leurs comportements, il permet aussi aux usages de partager des données telles que des vidéos, des audios, des photos de route et d'autres informations provenant de différents capteurs intégrés dans un véhicule. Avec les données partagées dans les OSNs et les VSNs, l'aspect de la sécurité et de la confidentialité reste une préoccupation majeure. De ce fait, la protection de la vie privée et l'anonymat des échanges motivent nos recherches pour contribuer dans la protection de la vie privée des utilisateurs. Nous avons proposé un framework pour les OSNs appelé "CloudSN", ce dernier est basé sur le cloud computing et le chiffrement distribué basé sur les attributs "ABE". Les utilisateurs peuvent concevoir leur propre politique qui permet uniquement aux personnes autorisées d'avoir accès aux données. Concernant les VSNs, nous avons proposé un nouveau framework basé sur deux nouveaux concepts à savoir la blockchain et le Software-Defined Network "SDN". Ce dernier permet d'avoir un contrôle sur le réseau et une orchestration centralisée et une virtualisation des ressources disponibles en réseau. La blockchain a été introduite pour permettre la certification des transactions et garantir l'anonymat des données d'une manière entièrement distribuée

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