Constellation, le dépôt institutionnel de l'Université du Québec à Chicoutimi

Résumé

Dans ce mémoire, nous visons à implémenter un prototype d’algorithme de cryptographie basé sur les réseaux de neurones. Dans le cadre des travaux sur la reconnaissance d’activités au sein d’habitats intelligents opérés par le LIARA (Laboratoire d’Intelligence Ambiante pour la Reconnaissance d’Activités), une attention est portée de plus en plus sur la protection de la vie privée des individus. En effet pendant longtemps, on a eu affaire à des données de capteurs simples comme les tapis de pressions, les détecteurs électromagnétiques, les détecteurs de mouvement. Comme ces données ne permettent pas d’avoir accès à des informations génériques basiques sur ce qui se déroulait au sein des murs des résidences suivies, l’aspect sécurité occupait une petite place dans les travaux. Dans le cadre d’un projet de déploiement à grande échelle de maisons intelligentes financé par MEDTEQ (le Consortium pancanadien de recherche industrielle et d’innovation en technologies médicales du Québec) et Age-Well (un réseau canadien visant à élaborer des technologies et des services pour le vieillissement en santé) notre équipe explore l’utilisation des réseaux de neurones pour sécuriser les données transmises entre les maisons intelligentes et les serveurs de traitement de données. Afin de bien comprendre nos besoins, il est important de poursuivre cette question cruciale en parallèle avec une étude du potentiel des réseaux de neurones pour remplacer la cryptographie traditionnelle dans l’encodage de données plus complexes. En effet, ces derniers temps, nous avons étudié des capteurs plus informatifs tels que les caméras thermiques, les caméras de profondeurs, les capteurs RFID et les radars à ultra large bande. Ces capteurs ont plus d’informations sur les activités qui se déroulent dans une résidence, mais ils impliquent une plus grande charge de traitement. En conséquence, il semble donc intéressant d’étudier la possibilité d’utiliser une architecture de réseau de neurones artificiels pour encoder localement les données et les décoder à distance afin d’augmenter la sécurité, de réduire les calculs supplémentaires et de diminuer la taille des données à transmettre. En somme, cette étude portera sur l’étude comparative de ces encodages au sein d’habitats intelligents et consistera à mettre en place un système d’encodage de données fonctionnel basé sur des autoencodeurs.