Direction de recherche : Matthieu LATAPY

Co-encadrement : LAMARCHE-PERRIN Robin

Détection d'anomalies dans les flots de liens. Combiner les caractéristiques structurelles et temporelles

Un flot de liens est un ensemble de liens {(t,u,v)} dans lequel un triplet (t,u,v) modélise l'interaction entre deux noeuds u et v à l'instant t. Dans de nombreuses situations, les données résultent de la mesure des interactions entre plusieurs millions de noeuds au cours du temps et peuvent ainsi être étudiées grâce au formalisme des flots de liens. C'est le cas des appels téléphoniques, des échanges d'e-mails, des transferts d'argent, des contacts entre individus, du trafic IP, des achats en ligne, et bien d'autres encore. L'objectif de cette thèse est la détection d'ensembles de liens anormaux dans un flot de liens. Dans une première partie, nous concevons une méthode qui construit différents contextes, un contexte étant un ensemble de caractéristiques décrivant les circonstances d'une anomalie. Ces contextes nous permettent de trouver des comportements inattendus pertinents, selon plusieurs dimensions et perspectives. Dans une seconde partie, nous concevons une méthode permettant de détecter des anomalies dans des distributions hétérogènes dont le comportement est constant au cours du temps, en comparant une séquence de distributions hétérogènes similaires. Nous appliquons nos outils méthodologiques à des interactions temporelles provenant de retweets sur Twitter et de trafic IP du groupe MAWI.

Publications 2018-2019

• 2019
  • A. Wilmet : “Détection d’anomalies dans les flots de liens. Combiner les caractéristiques structurelles et temporelles”, soutenance de thèse, soutenance 23/07/2019, direction de recherche Latapy, Matthieu, co-encadrement : Lamarche-perrin, Robin (2019)
  • A. Wilmet, T. Viard, M. Latapy, R. Lamarche‑Perrin : “Degree-based Outlier Detection within IP Traffic Modelled as a Link Stream”, Computer Networks, vol. 161, pp. 197-209, (Elsevier) (2019)
  • A. Wilmet, R. Lamarche‑Perrin : “Multidimensional Outlier Detection in Interaction Data: Application to Political Communication on Twitter”, International Workshop on Complex Networks, Tarragona, Spain, pp. 147-155, (Springer) (2019)
• 2018
  • A. Wilmet, T. Viard, M. Latapy, R. Lamarche‑Perrin : “Degree-based Outliers Detection within IP Traffic Modelled as a Link Stream”, 2018 Network Traffic Measurement and Analysis Conference (TMA), Vienna, Austria, pp. 1-8, (IEEE) (2018)