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SynopsisA honeypot is a security tool deliberately designed to be vulnerable, thereby enticing attackers to probe, exploit, and compromise it. Since their introduction in the early 1990s, honeypots have remained among the most widely used tools for capturing cyberattacks, complementing traditional defenses such as firewalls and intrusion detection systems. They serve both as early warning systems and as sources of valuable attack data, enabling security professionals to study the techniques and behaviors of threat actors.While conventional honeypots have achieved significant success, they remain deterministic in their responses to attacks. This is where adaptive or intelligent honeypots come into play. An adaptive honeypot leverages Machine Learning techniques, such as Reinforcement Learning, to interact with attackers. These systems learn to take actions that can disrupt the normal execution flow of an attack, potentially forcing attackers to alter their techniques. As a result, attackers must find alternative routes or tools to achieve their objectives, ultimately leading to the collection of more attack data.Despite their advantages, traditional honeypots face two main challenges. First, emulation-based honeypots (also known as low- and medium-interaction honeypots) are increasingly susceptible to detection, which undermines their effectiveness in collecting meaningful attack data. Second, real-system-based honeypots (also known as high-interaction honeypots) pose security risks to the hosting organization if not properly isolated and protected. Since adaptive honeypots rely on the same underlying systems, they also inherit these challenges.This thesis investigates whether it is possible to design a honeypot system that mitigates these challenges while still fulfilling its primary objective of collecting attack data. To this end, it proposes a new abstract model for adaptive self-guarded honeypots, designed to balance attack data collection, detection evasion, and security preservation, ensuring that it does not pose a risk to the rest of the network.Membres du juryProf. Wim VANHOOF, Président, Université de NamurProf. Jean-Noël COLIN, Promoteur, Université de NamurProf. Florentin ROCHET, Membre interne, Université de NamurProf. Benoît FRENAY, Membre interne, Université de NamurProf. Ramin SADRE, Membre externe, Université catholique de Louvain Dr. Jérôme FRANCOIS, Membre externe, Université du LuxembourgVous êtes cordialement invités à un drink, qui suivra la soutenance publique. Pour une bonne organisation, merci de donner votre réponse pour le mardi 20 mai 2025.  

SynopsisLes méthodes deep learning sont devenues de plus en plus populaires pour construire des systèmes intelligents. Actuellement, de nombreuses architectures deep learning constituent l'état de l'art dans leurs domaines respectifs, tels que la reconnaissance d'images, la génération de texte, la reconnaissance vocale, etc. La disponibilité de bibliothèques et de frameworks matures pour développer de tels systèmes est également un facteur clé de ce succès.Ce travail explore l'utilisation de ces architectures pour construire des systèmes intelligents pour les langues des signes. La création grands corpus de données en langue des signes a rendu possible l'entraînement d'architectures deep learning à partir de zéro. Les contributions présentées dans ce travail couvrent tous les aspects du développement d'un système intelligent basé sur l'apprentissage profond. Une première contribution est la création d’une base de données pour la Langue des Signes de Belgique Francophone (LSFB). Celle-ci est dérivé d’un corpus existant et a été adapté aux besoins des méthodes deep learning. La possibilité de recourir à des méthodes de collecte participative (crowdsourcing) pour recueillir d'avantages de données est également explorée.La deuxième contribution est le développement ou l’adaptation d'architectures pour la reconnaissance automatique de la langue des signes. L'utilisation de méthodes contrastives pour apprendre de meilleures représentations est explorée, et la transférabilité de ces représentations à d'autres langues des signes est évaluée.Enfin, la dernière contribution est l’intégration des modèles dans des logiciels destinés au grand public. Cela a permis de mener une réflexion sur les défis lié à l'intégration d'un module intelligent dans le cycle de vie du développement logiciel.Membres du juryProf. Wim VANHOOF, Président, Université de NamurProf. Benoît FRENAY, Promoteur, Université de NamurProf. Anthony CLEVE, Co-promoteur, Université de NamurProf. Laurence MEURANT, Membre interne, Université de NamurProf. Lorenzo BARALDI, Membre externe, Université de ModèneProf. Annelies BRAFFORT, Membre externe, Université de Paris-SaclayProf. Joni DAMBRE, Membre externe, Université de Gand 

Sujet de la Dissertation Essays on the macroeconomic effects of cross-country and time heterogeneity in a monetary union Composition du Jury PromoteursProfesseur Jean-Yves Gnabo, Université de NamurProfesseur Hamza Bennani (Université de Nantes), Co-promoteurAutres membres du JuryProfesseure Sophie Béreau, Université de NamurProfesseure Pauline Gandré, Université Paris NanterreProfesseure Yuliya Rychalovska, Université de NamurPrésident du JuryProfesseur Oscar Bernal, Université de Namur 

SynopsisOver recent years, the development of agent-based models has allowed researchers to advance their understanding of naturally occurring collective behaviours. Swarm robotics, a field studying the design of decentralised robot swarms, has emerged following the replication of some collective behaviours in artificial groups of robots. The first part of this thesis provides novel techniques for the aggregation of heterogeneous swarms. First, we enhance an existing controller for an aggregation problem on two sites through the use of informed robots. We show that our simplified approach offers a wider range of operating conditions and a greater flexibility. Second, we provide a new method for the aggregation of robot swarms with adaptive random walks. We separately study cue-based aggregation with a swarm of robots only sensing private information and neighbour-based aggregation with a swarm of robots sensing social information. We show that a trade-off can be obtained with a heterogeneous swarm composed of the two robot types, forming a dense cluster near the minimum of an environmental cue. Private and social information also play a key role in the evolution of biological processes inside animal groups. Dispersal, the movement of an animal from site of birth to site of reproduction, is strongly affected by the acquisition and the use of information. Since experimental research is often difficult to conduct while accounting for multiple information sources and environmental variability, the use of agent-based models offer an opportunity to study the evolution of dispersal and its associated costs linked to private and social information in a controlled setting. The second part of this thesis provides an agent-based model of dispersal including the acquisition of information and its associated costs. Throughout three case studies, we observe the evolution of genes linked to the acquisition of information and the obtained dispersal strategies in different scenarios. Jury members Prof. Wim Vanhoof, Président, Université de Namur, BelgiqueProf. Elio Tuci, Secrétaire, Université de Namur, BelgiqueProf. Timoteo Carletti, Membre interne, Université de Namur, Belgique Prof. Eliseo Ferrante, Membre externe, Vrije Universiteit Amsterdam, Pays-BasProf. Mauro Birattari, Membre externe, ULB, Belgique Prof. Andreagiovanni Reina, Membre externe, Universität Konstanz, Allemagne 

Concours "Ma thèse en 180 secondes"Le concours "Ma thèse en 180 secondes" a pour objectif de sensibiliser le grand public à la diversité et à l'importance des recherches scientifiques, tout en permettant aux doctorants de développer leurs compétences en communication. Le principe est simple : chaque participant, qu'il soit doctorant ou diplômé de l'année académique précédente, dispose de trois minutes pour présenter un exposé de vulgarisation en français, clair, concis et convaincant, sur sa thèse, avec l'appui d'une seule diapositive.Chaque année, le concours se déroule dans les cinq universités de la Fédération Wallonie-Bruxelles : l'UCLouvain, l'ULB, l'ULiège, l'UMONS et l'UNamur. Chaque université sélectionne des candidats pour participer à la finale inter-universitaire.Finale nationaleLes 15 candidats sélectionnés par leur université se retrouveront le mercredi 21 mai 2025 à 18h30 au Palais des Congrès à Mons pour la finale nationale du concours.Venez encourager nos trois finalistes namurois : Petra Manja avec son pitch "Dormir pour ne pas mourir", Thomas Rouma avec "Comment se débarrasser d'un pique-assiette ?!" et Margaux Mignolet avec "Le monde de Dory l'anticorps" !À 21h30, vous êtes également invités à partager un moment convivial et d'échange autour d'un verre avec les candidats. Article "180 secondes pour parler de recherche"

How Positive Psychology can help fight against deficit views of foreign language learners and users La Psychologie positive rejette le focus exclusif sur les problèmes et propose de considérer les conditions et processus qui contribuent à l'épanouissement ou au fonctionnement optimal des personnes, des groupes et des institutions. Dans le contexte du multilinguisme et de l’apprentissage des langues, cela signifie un rejet de la perspective déficitaire des apprenants et utilisateurs de langues étrangères.RéférenceMacIntyre, P. D., Gregersen, T., & Mercer, S. (2019). Setting an agenda for positive psychology in SLA: Theory, practice, and research. The Modern Language Journal, 103(1), 262-274. Inscriptions Tous les évènements sont gratuits mais l'inscription est obligatoire. Je m'inscris

Qu'est-ce que « soigner » ? Qu'est-ce que la santé ? Cette conférence d'ouverture sera l'occasion d'explorer les défis contemporains liés à la santé, au soin et aux transformations nécessaires pour un avenir durable et solidaire.Intervenants :Barbara Stiegler, philosophe à l'Université Bordeaux-MontaigneGaël Giraud sj, économiste et théologien, chercheur au CNRS et Docteur Honoris Causa de l'UNamurConférence gratuite dans le cadre du partenariatInscription obligatoire. Veillez à bien sélectionner la conférence du 20 février. Je réserve ma place Plus d'infos sur les conférences de la Chaire

"Histoire urbaine et tensions sociales : les Pays-Bas méridionaux avant 1302", est le thème de cette Chaire Francqui 2024-2025 du Département d'histoire de l'UNamur. Plus d'infos sur la Chaire...

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Programme FEBRUARY 139.00-9.30 Registration Auditorium E13Chair: Jean-Marie Baland9.30-10.15 Catherine Guirkinger (University of Namur) - Height, parental investments and marriage payments in sub-Saharan Africa10.15-11 Clément Imbert (Sc Pos Paris) - Dry Lives: Climate Adaptation and Mortality in the Semi-arid Regions of Brazil 11-11.30 coffee break11.30-12.15 Karlijn Morsink (Utrecht University) - Keeping the Peace while Getting Your Way: Information, Persuasion and Intimate Partner Violence12.15-13.00 Liam Wren-Lewis (Paris School of Economics) - Decentralization, Ethnic Fractionalization, and Public Services: Evidence from Kenyan Healthcare 13.00-14.10 Lunch Break and EC MeetingChair: Guilhem Cassan14.15-15.00 Christelle Dumas (University of Fribourg) Informal labor exchange teams and participation on the labor market: Evidence from rural Tanzania15.00-15.45 Andreas Madestam (University of Stockholm) Credit Contracts, Business Development and Gender: Evidence from Uganda 15.45-16.15 Coffee Break16.15-17.00 Salvatore di Falco (University of Geneva) Farming, Non-Farm Enterprise, and Migration Under Incomplete Markets17:00-17:45 Jadnith Kaur (University of Glasgow) How Much Do I Matter? Teacher Self-Beliefs, Effort, and Education Production 18:15 EUDN General Assembly 19.30 Conference DinnerFEBRUARY 14Chair: Sylvie Lambert9.30-10.15 Yannick Dupraz (University of Paris Dauphine) A century of language and migration in India10:15-11:00 Laura Montebruck (Stockholm University) Fiscal exchange and Tax Compliance: Strengthening the the Social Contract Under Low State Capacity 11-11.30 coffee break11.30-12.15 Justine Knebelmann (Sciences Po, Paris) Discretion versus Algorithms: Bureaucrats and Tax Equity in Senegal12.15-13.00 Imelda (Geneva Graduate Institute) Crime in the Dark: Role of Electricity Rationing 13.00-14.00 Lunch BreakChair: Catherine Guirkinger14.00-14:45 Rieger Matthias (Erasmus School of Health Policy & Management, Rotterdam) Shaken, not Stunted? Global Evidence on Natural Disasters, Child Growth and Recovery14.45-15:30 Guilhem Cassan (University of Namur) Political Determinants of the News Market: Novel Data and Quasi-Experimental evidence from India 15.45 End of the Conference Programme complet