Fiche de TRABELSI Anis

Titre : Robustesse aux attaques en Authentification Digitale par Apprentissage Profond
Date : 28 novembre 2022
Heure: 14:00
Résumé : Depuis le début de la pandémie de COVID-19, les systèmes d'authentification biométrique remplacent les systèmes d'authentification traditionnels tels que les mots de passe et les codes PIN. De plus en plus d'institutions intègrent un mécanisme d'authentification par reconnaissance faciale dans leurs applications. Ce processus peut désormais se faire à distance depuis le smartphone ou l'ordinateur de l'utilisateur. En conséquence, de nouvelles réglementations émergent pour sécuriser cette approche. Le fait qu'un individu ait la liberté de s'identifier à distance sans aucune supervision implique que le système doit être doté d'un algorithme robuste afin de détecter les tentatives d'authentification malveillantes. L'objectif de cette thèse est d'étudier les vulnérabilités des systèmes d'authentification numérique par reconnaissance faciale vis-à-vis des nouvelles attaques afin de proposer des solutions basées sur l'apprentissage profond pour rendre les systèmes plus robustes.
Lieu : EURECOM