Gotowa bibliografia na temat „Machines d'adressage”

Bien qu'elle ait été introduite il y a plus de 60 ans, PCF reste intéressante. Bien que la quête d'un modèle satisfaisant et totalement abstrait de PCF ait été résolue au tournant du millénaire, de nouveaux modèles de PCF apparaissent encore fréquemment dans la littérature, explorant des voies inexplorées ou utilisant PCF comme une lentille ou un outil pour étudier une autre construction mathématique. Dans cette thèse, nous nous appuyons sur notre connaissance des modèles de PCF de deux manières distinctes : En construisant un tout nouveau modèle, et en s'appuyant sur les modèles existants. Les machines d'adressage sont un type relativement nouveau de machine abstraite qui s'inspire des machines de Turing. Il a déjà été démontré que ces machines peuvent modéliser l'ensemble du ?-calcul non typé. Nous nous appuyons sur ces machines pour construire des machinesd'adressage étendues (EAM) et les doter d'un système de type. Nous montrons ensuite que ces machines peuvent être utilisées pour obtenir un nouveau modèle entièrement abstrait et distinct de PCF : Nous montrons que les machines simulent fidèlement PCF de telle sorte qu'un terme PCF se termine par un chiffre exactement lorsque la machine d'adressage étendue correspondante se termine par le même chiffre. De même, nous montrons que chaque machine d'adressage étendue typée peut être transformée en un programme PCF avec le même comportement d'observation. De ces deux résultats, il découle que le modèle de PCF obtenu en quotientant les EAM typables par une relation logique appropriée est totalement abstrait. Il existe une pléthore de modèles catégoriels solides de PCF, en raison de sa relation étroite avec le ?-calcul. Nous considérons deux modèles similaires (qui sont aussi des modèles de logique linéaire) qui sont basés sur des sémirings : Les modèles pondérés, qui utilisent les sémirations pour quantifier une valeur interne, et les modèles de multiplicité, qui utilisent les sémirations pour modéliser linéairement des fonctions (modèle de l'exponentielle !). Nous étudionsl'intersection entre ces deux modèles en examinant les conditions sous lesquelles deux monades dérivées de sémirings spécifiques se distribuent. Nous découvrons que le fait qu'un semi-anneau ait ou non une somme idempotente fait une grande différence dans sa capacité à distribuer. Notre étude nous conduit à découvrir la notion de distribution non naturelle, qui forme une monade sur une catégorie de Kleisli. Enfin, nous présentons des conditions précises sous lesquelles une distribution particulière peut se former entre deux semis
Despite being introduced over 60 years ago, PCF remains of interest. Though the quest for a satisfactory fully abstract model of PCF was resolved around the turn of the millennium, new models of PCF still frequently appear in the literature, investigating unexplored avenues or using PCF as a lens or tool to investigate some other mathematical construct. In this thesis, we build upon our knowledge of models of PCF in two distinct ways: Constructing a brand new model, and building upon existing models. Addressing Machines are a relatively new type of abstract machine taking inspiration from Turing Machines. These machines have been previously shown to model the full untyped ?- calculus. We build upon these machines to construct Extended Addressing Machines (EAMs) and endow them with a type system. We then show that these machines can be used to obtain a new and distinct fully abstract model of PCF: We show that the machines faithfully simulatePCF in such a way that a PCF term terminates in a numeral exactly when the corresponding Extended Addressing Machine terminates in the same numeral. Likewise, we show that every typed Extended Addressing Machine can be transformed into a PCF program with the same observational behaviour. From these two results, it follows that the model of PCF obtained by quotienting typable EAMs by a suitable logical relation is fully abstract. There exist a plethora of sound categorical models of PCF, due to its close relationship with the ?-calculus. We consider two similar models (which are also models of Linear Logic) that are based on semirings: Weighted models, using semirings to quantify some internal value, and Multiplicity models, using semirings to linearly model functions (model the exponential !). We investigate the intersection between these two models by investigating the conditions under which two monads derived from specific semirings distribute. We discover that whether or not a semiring has an idempotent sum makes a large difference in its ability to distribute. Our investigation leads us to discover the notion of an unnatural distribution, which forms a monad on a Kleislicategory. Finally, we present precise conditions under which a particular distribution can form between two semirings

Chez les eucaryotes, la plupart des protéines sont transférées aux organelles par de nombreux signaux d'adressage. Les plastes, acquis par endosymbiose secondaire, possèdent des structures très complexes avec plus de deux membranes. Nous avons développé la méthode HECTAR qui prend en considération l'adressage complexe au plaste des hétérokontes par une approche hiérarchique avec plusieurs modules. Dans chaque module des méthodes de prédiction dédiées à la détection d'un signal d'adressage spécifique sont combinées par une machine à vecteur support. La localisation subcellulaire a été analysée pour des génomes des 37 organismes de quatre groupes d’eucaryotes. Les espèces multicellulaires chez les plantes et les champignons semblent avoir une plus grande quantité de protéines de chemin de sécrétion que les organismes unicellulaires dans les groupes correspondants. La proportion de protéines secrétées chez les métazoaires est la plus haute

Le récent développement des appareils portatifs possédant une interface Wi-Fi (smartphones, tablettes et « wearables ») s'accompagne d'une menace sur la vie privée de leurs utilisateurs, et sur la société toute entière. Ces appareils émettent en continu des signaux pouvant être capturés par un attaquant passif, à l'aide de matériel peu coûteux et de connaissances basiques. Ces signaux contiennent un identifiant unique appelé l'adresse MAC. Pour faire face à cette menace, les acteurs du secteur déploient actuellement une contre-mesure sur les appareils récents: le changement aléatoire de l'adresse MAC. Malheureusement, nous montrons que cette mesure, dans son état actuel, n'est pas suffisante pour empêcher le traçage des appareils. Pour cela, nous introduisons plusieurs attaques basées sur le contenu et la répartition temporelle des signaux. En complément, nous étudions les implémentations du changement aléatoire de l'adresse MAC sur des appareils récents, et trouvons un certain nombre de manquements limitant l'efficacité de ces implémentations à prévenir le traçage. En parallèle, nous effectuons deux études de terrain. La première s'attaque au développement des acteurs exploitant les problèmes cités plus haut afin d'installer des systèmes de traçage basés sur le Wi-Fi. Nous listons certaines de ces installations et examinons plusieurs aspects de ces systèmes : leur régulation, les implications en terme de vie privée, les questions de consentement et leur acceptation par le public. La seconde étude concerne la progression du changement aléatoire d'adresse MAC dans la population des appareils. Finalement, nous présentons deux outils : le premier est un système de traçage expérimental développé pour effectuer des tests et sensibiliser le public aux problèmes de vie privée liés à de tels systèmes. Le second estime l'unicité d'un appareil en se basant sur le contenu des signaux qu'il émet, même si leur identifiant est modifié
The recent spread of everyday-carried Wi-Fi-enabled devices (smartphones, tablets and wearable devices) comes with a privacy threat to their owner, and to society as a whole. These devices continuously emit signals which can be captured by a passive attacker using cheap hardware and basic knowledge. These signals contain a unique identifier, called the MAC address. To mitigate the threat, device vendors are currently deploying a countermeasure on new devices: MAC address randomization. Unfortunately, we show that this mitigation, in its current state, is insufficient to prevent tracking. To do so, we introduce several attacks, based on the content and the timing of emitted signals. In complement, we study implementations of MAC address randomization in some recent devices, and find a number of shortcomings limiting the efficiency of these implementations at preventing device tracking. At the same time, we perform two real-world studies. The first one considers the development of actors exploiting this issue to install Wi-Fi tracking systems. We list some real-world installations and discuss their various aspects, including regulation, privacy implications, consent and public acceptance. The second one deals with the spread of MAC address randomization in the devices population. Finally, we present two tools: an experimental Wi-Fi tracking system for testing and public awareness raising purpose, and a tool estimating the uniqueness of a device based on the content of its emitted signals even if the identifier is randomized