Analyses croisées de sites Web pour détecter les sites de contrefaçon

Analyses croisées de sites Web pour détecter les sites de contrefaçon

Analyses croisées de sites Web pour détecter
les sites de contrefaçon
t
Prof. Dr. Olivier Biberstein
Division of Computer Science
14 Novembre 2013
Plan
1. Présentation générale
2. Projet
3. Travaux futurs
4. Discussion
LGI2P: Analyses de sites Web et contrefaçon
BFH-TI
O. Biberstein
2
t
Olivier Biberstein, Professeur d’informatique
t
Bern University of Applied Sciences (www.bfh.ch)
t
Présentation générale
Research Institute for the Security in the Information Society
(RISIS)
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Projet
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Protéger la propriété intellectuelle et comprendre le
phénomène de la contrefaçon
t
Objectifs:
Développer des outils pour lutter contre la contrefaçon
t
Conséquences lourdes pour la société et l’économie
t
Pertes estimées à plusieurs milliards de $
t
Mise en danger la santé et la vie des consommateurs
t
Pertes de revenus pour les gouvernements
t
Motivations:
Menace l’emploi, I.P., et les investissements pour l’innovation
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Buts
t
Identifier sur Internet des documents liés à la contrefaçon
t
Produire des résultats pour perturber les contrefacteurs
t
Automatiser le processus d’investigation
t
Développer une plate-forme pour
Améliorer la connaissance de l’organisation des contrefacteurs
et leur modus operandi
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t
Acquisition du contenu de ces documents
t
Classification (semi)-automatique
t
Extraction de nombreuses traces numériques
t
Analyse pour inférer de nouvelles informations à partir de
celles extraites; liens entre web-documents (raisonnement)
t
Rapports d’activités
t
Fonctionnalités
Visualisation
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Aperçu global
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t
GlassFish application server
t
MySql or Postgres databases
t
JAVA
t
EJB 3.1 (JEE 6)
t
Vaadin web application framework
t
Quelques technologies
Weka (data mining tool)
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Trace numériques en bref
t
URL (normalisation), IP adresse, ports, ...
t
WhoIs (domain, IP)
t
DNS records
t
Techniques
Geolocalisation
t
header: metatags, charset, ...
t
body: keywords, hyperlinks, number of images
t
adresses email, numéros de téléphone, nickname
t
De contenu
images, prix, monnaies
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Rappors d’activités 1
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Travaux futurs
A quels niveaux agir ?
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Requêtes à de moteurs de recherches
t
Utilisation du spam
t
Acquisition automatique de
web-documents
Et les réseaux sociaux faisant de la publicité?
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t
Détection de logo
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Extraction de texte inclus dans des images
t
Identification de produits par comparaison d’images
t
Extraction de traces par traitement
d’images
Desobfuscation en évaluant le javascript
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t
Classification automatique
Quels algorithmes de data-mining, machine learning sont
adéquats ?
Quelle information exploiter ?
Ý structure du graphe DOM
Ý contenue dans les CSS
Ý hyper-liens
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Définir les critères pour les mesures
Quelle information exploiter ?
t
Établissement de mesures de similarité
t
Similarités entre web-documents
Ý ...
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t
Relations basées sur la transitivité
t
Ajouter temporairement de l’information manquante
t
OWL est-il un candidat intéressant ?
t
Raisonnement plus complexes au moyen de raisonneurs ?
t
Inférence de relations entre
web-documents
Sql ou noSql ?
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Visualisation des relations
t
De quelle manière visualiser toutes ces informations ?
t
Et finalement
Quels outils sont adéquats ?
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Merci pour votre attention
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