![]() |
universite de sousse
Institut Supérieur d’Informatique
et des Techniques de Communication
d’Hammam-Sousse (ISITCom)
|
![]() |
![]() |
Laboratoire de recherche en informatique MARS
Pr. Lotfi ben romdhane
|

- OSS : Optimisation et Supervision des Systèmes de production de biens et de services
- IRIT : Information Retrieval and Indexing Techniques
- SDM : Smart Data Mining
- Choisir les modèles de sécurité optimaux selon les domaines d’application ;
- Optimiser les mécanismes de sécurité mis en œuvre en termes de temps de traitement et taux d’attaques détectés ;
- Choisir les techniques de sécurité optimales pour chacune des composantes de sécurité ;
- Optimiser les solutions de contremesures en termes du temps de réponses et de la qualité de service affectés par conséquent ;
- Modélisation du Web sous forme d’un ensemble de services (Web services) placés dans des contextes statiques et mobiles. Ainsi, on s’intéresse aux défis majeurs qui concernent la composition et l’orchestration des services Web pour répondre aux besoins des utilisateurs (exprimées sous forme de requêtes).
- Indexation du contenu du Web afin de d’avoir des recherches efficaces. Les défis majeurs à remonter dans ce contexte se résument comme suit : certains documents sont trop volumineux ; certaines bases de données sont trop complexes pour que les contenus correspondants soient indexés ; certaines pages sont protégées par l'auteur du contenu, enfin une très grande quantité de pages sont orphelines (absence de lien pointant vers leur URL). Dans ce contexte nous avons entamé des travaux dont l'objectif de définir des méthodes et des modèles d'indexation et de recherche d'informations, à partir du web profond. Les techniques que nous utilisons pour la mise en place des modèles d'extraction d'information sont entre les modèles graphiques tels que les réseaux bayésiens, les champs aléatoires conditionnels et la logique floue.
Les réseaux sociaux représentent un ensemble de systèmes complexes allant des réseaux de personnes tels que Facebook et Twitter aux réseaux de protéines en médecine (Protein Interaction Networks, ou PPI). La plus grande partie de ces réseaux sont placés dans un contexte de Big Data ou le volume des données est gigantesque. Nos recherches dans ce domaine consistent à développer des algorithmes et des modèles capables d’analyser ces systèmes ; de suivre leurs évolutions à travers le temps ; et entre autres d’expliquer les interactions entre les différentes composantes du système. Ces recherches ont des applications directes telles que la détection des réseaux de terroristes, l’analyse d’influence, la détermination de fonctionnement des protéines ; ou la détection des logiciels malveillants à base de comportements.
Les difficultés à surmonter se situent essentiellement à deux niveaux :
- Niveau théorique
- Niveau technique
|
Conférences
|
Journaux
|
Thèses soutenues
|
Master de recherche soutenus
|
---|---|---|---|---|
2011
|
3
|
4
|
0
|
5
|
2012
|
16
|
6
|
0
|
7
|
2013
|
20
|
8
|
1
|
5
|
2014
|
4
|
3
|
1
|
3
|
2015
|
17
|
3
|
1
|
4
|
2016
|
21
|
16
|
6
|
5
|
2017
|
24
|
8
|
9
|
8
|
2018
|
20
|
10
|
7
|
4
|