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29 juin 2015 | Frama-C sécurise les données de l’internet des objets

Les données qui circulent dans les applications de l’internet des objets (IoT) doivent être sécurisées. L’outil Frama-C du CEA LIST vient de démontrer sur plusieurs cas sa capacité à valider les logiciels qui assurent ces communications.

Les chercheurs de l'institut Carnot CEA LIST ont élaboré à partir de Frama-C des outils de vérification pour les logiciels de mise à jour de réseaux de capteurs. Grâce aux méthodes formelles utilisées, ils ont démontré que ces logiciels fonctionneraient quelles que soient les topologies de réseaux dans lesquelles ils opéraient.

Télécoms, aéronautique, électronique, énergie…

framCAutre référence, l’analyse et la vérification d’une librairie utilisée industriellement pour le chiffrement des communications entre systèmes communicants. Là encore, une étude a démontré la bonne mise en œuvre des appels de cette librairie, sur l'ensemble du périmètre de sécurité considéré.

Enfin, la start-up TrustinSoft issue du CEA LIST a utilisé Frama-C pour analyser un composant logiciel de la société française 6WIND, dédié à la gestion des paquets de réseau dans les télécoms très haut débit sur des architectures multi-cœurs.

Ces résultats génèrent d’autres collaborations : Frama-C va être utilisé dans plusieurs projets collaboratifs, dont deux projets européens, pour des applications de l’IoT à l’aéronautique, à l’électronique et à l’énergie.

 Plus d'infos :

19 juin 2015 | Usine du Futur : des robots collaboratifs plus sûrs

Au cœur de l’usine du futur, la robotique collaborative occupe une place croissante dans les systèmes de production «agiles». Pour travailler en interaction avec l’homme, les contrôleurs des robots doivent être particulièrement fiables. Le CEA LIST vient de montrer le potentiel de ses outils de synthèse de contrôleurs de robots collaboratifs pour y parvenir.

Les robots collaboratifs, ou cobots, travaillent en interaction avec un opérateur humain ; cette interaction permet de garder l’expertise de l’opérateur au cœur de la tâche tout en allégeant sa pénibilité. Cette collaboration homme/machine impose des exigences accrues de performance, stabilité et sécurité. Le réglage robuste et précis des contrôleurs de ces cobots, préservant flexibilité, transparence et performance, devient un enjeu capital.

Plus besoin d’itérations essai – erreur

Les nouveaux outils de l'institut Carnot CEA LIST répondent à ces exigences. Partant d’un algorithme d’optimisation de la commande dit « non lisse », initialement développé par l’ONERA, les outils développés par le CEA LIST permettent un réglage optimal et rapide des paramètres du contrôleur, et ce, quel que soit le nombre de paramètres de réglage ou de modes flexibles. Les itérations par essai-erreur ne sont plus nécessaires: les gains de contrôleur sont réglés directement sur les valeurs optimales.

Ces outils ont été utilisés avec succès sur différents cas et notamment sur le réglage d’un contrôleur de cobot industriel d’amplification d’effort.

schma robots 1

schma robots 2

5 avril 2015 | TrustInSoft finaliste du concours « Most Innovative Company » de RSA Conference

Championne des vérifications de cybersécurité, la start-up française TrustInSoft figurait parmi les 10 finalistes du concours Most Innovative Company, lors de la RSA Conference 2015 à San Francisco.

La RSA Conference est un événement de portée mondiale consacré à la sécurité de l’information. Il distingue chaque année parmi 10 finalistes une société particulièrement innovante dans ce domaine.

Un niveau de confiance jamais atteint

TrustInSoft a réussi un petit exploit en figurant dans la sélection finale de cette édition 2015 : aucune entreprise française n’y était parvenue depuis 10 ans. Elle y a gagné une visibilité accrue sur le marché américain.

Sa technologie, issue des travaux de l'institut Carnot CEA LIST, réduit drastiquement les cyber-menaces, mais aussi les coûts de validation et de vérification des logiciels. Elle offre un degré de sécurité informatique inégalé et permet de déployer des logiciels avec un niveau de confiance très élevé.

Elle ne consiste pas à jouer au chat et à la souris avec les pirates, en répondant aux nouvelles menaces par de nouvelles couches de sécurité ; mais à garantir une protection mathématiquement mesurable des logiciels contre les principales familles de défauts de sécurité (dépassement des tampons mémoires, « zero-days »).

Pour en savoir plus :

20 mai 2015 | Recherche de photos en ligne : plus pertinente et plus rapide

Les dernières technologies du CEA LIST rendent la recherche de photos en ligne plus rapide et plus précise.

Les dispositifs numériques tels qu’appareils photos, smartphones etc. ont pris une place croissante dans nos usages quotidiens, avec comme corollaire une forte augmentation des images parmi les données mises en ligne par les utilisateurs. Elles sont, par exemple, au cœur du développement de plates-formes de partage comme Instagram, Picasa ou Flickr. L’annotation souvent pauvre, voire absente, de ces contenus en rend la valorisation difficile.

Les dernières technologies développées par l'institut Carnot CEA LIST lèvent en grande partie les trois verrous qui entravent aujourd’hui la recherche d’images sur le Web :

  • l’écart entre les descriptions « pixelliques » des images et la façon dont les internautes interprètent ce qu’ils voient
  • la grande variabilité des images mises en ligne : thème des photos, résolution, qualité technique etc.
  • la capacité des algorithmes de recherche à explorer des bases de données de plusieurs centaines de millions d’images sur un ordinateur personnel.

Les chercheurs du CEA LIST ont dépassé ces difficultés en proposant une modélisation du contenu des images basée sur une grande batterie de modèles visuels, les classifieurs, eux-mêmes issus de descriptions « deep learning » des images.

Ils ont aussi simplifié le calcul des similarités entre images - point-clé des techniques de recherche - grâce à une représentation sémantique limitée à quelques dizaines de classifieurs pertinents. Enfin, ils ont élargi les capacités de leur outil qui peut apprendre de nouveaux modèles visuels, et ainsi disposer de nouveaux classifieurs pour répondre à des requêtes encore inconnues.

La prochaine étape consistera à intégrer ces technologies aux outils d’analyse multimédia du CEA LIST, avec en perspectives de très nombreuses applications, notamment pour les moteurs de recherche sur internet.

Ces technologies sont issues des travaux menés au CEA LIST et via deux projets européens, USEMP (FP7 611 596) et MUCKE (FP7 CHIST-ERA).

20 mars 2015 | De nouvelles technologies mémoires pour les architectures de calcul neuromorphiques

Inspirés du fonctionnement des synapses biologiques, les dispositifs synaptiques artificiels exhibent un comportement analogue : ils mémorisent une trace des évènements passés dans une propriété physique (la conductance). Ce comportement permet notamment de réaliser une corrélation temporelle bien adaptée au traitement des données naturelles (images, sons).

Après la démonstration en 2012 de la faisabilité d’intégrer des composants mémoires CBRAM dans des circuits CMOS pour réaliser ces matrices, un premier circuit expérimental a été réalisé en 2014. Celui-ci intègre deux structures de matrices synaptiques différentes (l’une avec transistor d’accès et l’autre sans) et la logique de sélection et de contrôle en CMOS 130nm standard. 

SynapsesLes premiers tests du circuit montrent un comportement des synapses artificielles conforme aux simulations.La fabrication de circuits neuromorphiques embarqués requiert cependant de maîtriser de nombreuses et nouvelles compétences, comme la conception de matrices de synapses artificielles. Les limites en termes de précision des valeurs synaptiques et la taille maximum envisageable des matrices et d’influence des chemins parasites dépendent de deux critères : la technologie utilisée et la valeur de la résistance basse (Ron) du circuit CMOS.

Ce succès permet à l'institut Carnot CEA LIST de valider les approches architecturales envisagées des futurs circuits neuromorphiques embarqués.