2021-12-13T08:47:14Z

Paul.Lambert2: Created page with " Présenté par : * Sami Elhadji Tchiambou : [mailto:sami.elhadji-tchiambou@etu.univ-grenoble-alpes sami.elhadji-tchiambou@etu.univ-grenoble-alpes] * Paul Lambert : [mailto:pa..."

Présenté par :
* Sami Elhadji Tchiambou : [mailto:sami.elhadji-tchiambou@etu.univ-grenoble-alpes sami.elhadji-tchiambou@etu.univ-grenoble-alpes]
* Paul Lambert : [mailto:paul.lambert2@etu.univ-grenoble-alpes.fr paul.lambert2@etu.univ-grenoble-alpes.fr]

= Fintech et Open Banking =

== Résumé ==

'''Mots-clé''': Merkle, arbres, hachage, structure de données, validation

== Abstract ==

Merkle Trees are binary trees in which every node is labelled with a cryptographic hash.

'''Keywords''': Merkle, Trees, hash, data structure, validation

== Les domaines de la Fintech ==

=== Cryptomonnaie & Blockchain ===
La blockchain permet entre autre de miner des cryptomonnaies ainsi que la mise en place de marketplaces. Les avancées technologiques de cryptomonnaies viennent principalement de la blockchain et de la fintech.
Théoriquement la blockchain et les cryptomonnaies ne sont pas considéré comme faisant partie de la fintech mais en pratique, ce sont des acteurs qui font beaucoup avancer la fintech.
Les grosses entreprises liées à la blockchain sont Gemini Spring Labs ou Circle. Pour les cryptomonnaies, SALT et Coinbase en sont des bons exemples.

=== Investissements et épargne ===
Le nombre d'applications pour investir ou pour épargner ont explosé ces dernières années. Les barrières pour investir sont en train de disparaitre grace a ces applications. Robinhood, Stash ou Acorns sont des acteurs importants. Ils permettent tous de faire entrer des particuliers sur le marché.

=== Assurance ===
Le domaine de l'Insurtech est en train de devenir une industrie à part entière, mais il reste tout de meme un domain de la fintech. La plupart des acteurs de ce milieu sont des startups faisant des partenariats avec des assurances traditionnelles pour automatiser leurs process et étendre leur couverture. C'est un domaine très large large allant des assurances voitures jusqu'aux assurances santé.
Les entreprises à garder en tete sont Oscar Health, Root insurance, Policy Genius.

=== Paiements ===
Un

=== Un point sur le hachage ===

Avant de s'immiscer dans le fonctionnement des arbres, il est important de parler du '''hachage''' et plus particulièrement des fonctions de hachage.

[[File:Hashing_Principle.png|400px|thumb|right|'''Figure 2 :''' Exemples de hachages obtenus en utilisant MD5 (source: Wikipedia)]]

En cryptographie, une fonction de hachage est une fonction qui, à partir d'une donnée fournie en entrée, va être capable de calculer une empreinte numérique permettant d'identifier la donnée initiale de manière unique. La taille en sortie de cette empreinte est fixe et ne dépend pas de la taille de la donnée en entrée. Par [https://fr.wikipedia.org/wiki/Idempotence idempotence], chaque donnée donnera toujours la même empreinte. En pratique, les fonctions de hachages sont bijectives, dans le sens où chaque donnée a une seule empreinte et chaque empreinte ne correspond qu'à une seule donnée. En théorie, la possibilité de surjectivité existe. Cela est due au fait que l'ensemble d'arrivée correspondant aux empreintes est de taille fini contrairement à l'ensemble des données en entrées qui lui peut être infini. On pourrait donc trouver deux données différentes partageant une même empreinte. Cependant, l'ensemble d'arrivée est en général suffisamment grand pour que ce phénomène ne se produise jamais. On parle souvent de la capacité qu'a une fonction de hachage à [https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9sistance_aux_collisions résister aux collisions] (deux données différentes partageant une même empreinte). Cette capacité à résister aux collisions varie en fonction des algorithmes. Certains algorithmes réduisent d'ailleurs l'ensemble d'entrée en un ensemble fini pour s'assurer que le phénomène de collision ne se produise jamais. La présence de collisions constitue cependant une faille de sécurité importante pour les fonctions de hachages et un problème qu'on ne peut pas ignorer.

'''Difficilement réversible'''

Ce qui fait la puissance et la fiabilité d'une fonction de hachage, c'est la difficulté de retrouver la donnée initiale à partir de son empreinte. Il est très simple, pour une donnée en entrée, de calculer le hachage correspondant. Alors que l'opération inverse, qui correspond à retrouver la donnée initiale à partir de l'empreinte est mathématiquement extrêmement compliquée, et impossible à mettre en place sur les ordinateurs de nos jours. Une utilisation notable du hachage va être le stockage de mots de passe. Lors d'une inscription sur un site web, on ne va jamais stocker le mot de passe en clair dans une base de données. À la place, on va calculer le hachage correspondant au mot de passe et le stocker dans la base. À chaque fois que l'on voudra s'authentifier sur le site en rentrant le mot de passe, le hachage sera calculé et comparé à celui présent dans la base de données. Si les deux sont égaux, alors il s'agit du bon mot de passe. On peut donc vérifier qu'un mot de passe est valide sans l'avoir stocké dans la base au préalable, ce qui sécurise davantage les comptes utilisateurs.

'''Résistance aux collisions'''

Les fonctions de hachage ont tout de même quelques faiblesses notables. La première, réside dans la complexité de l'algorithme de hachage et de sa résistance aux collisions. C'est le cas de la fonction [https://fr.wikipedia.org/wiki/MD5 MD5] inventée en 1991 par [https://fr.wikipedia.org/wiki/Ronald_Rivest Ronald Rivest], qui a pu être utilisée de manière fiable jusqu'en 2004 où une équipe chinoise a réussi à casser la fonction et prouver qu'elle ne garantissait une assez bonne résistance aux collisions. Le MD5 est aujourd'hui encore utilisé dans certains cas de figure. (notamment pour vérifier l'intégrité d'une donnée, c'est le cas pour les sommes de contrôle de certaines distributions Linux par exemple.) Toutefois, il est à bannir pour le hachage de mots de passe qui sont des données extrêmement sensibles. Il existe aujourd'hui des fonctions de hachage sécurisées telles que les fonctions dites [https://fr.wikipedia.org/wiki/Secure_Hash_Algorithm SHA] (pour Secure Hashing Algorithm) et plus précisément les familles de fonctions [https://fr.wikipedia.org/wiki/SHA-2 SHA-2] et [https://fr.wikipedia.org/wiki/SHA-3 SHA-3] qui n'ont pas encore été cassées.

'''Limites du hachage'''

Une autre faiblesse des fonctions de hachage est l'idempotence. Puisque chaque donnée a une empreinte unique, un attaquant pourrait calculer en amont les hachages pour des centaines de millions de données différentes et se contenter de les comparer à des hachages volés dans des bases de données de manière à identifier la donnée source. Dans le cadre du vol de mot de passe, on parle de [https://fr.wikipedia.org/wiki/Rainbow_table rainbow table] qui sont simplement des gigantesques tables faisant correspondre un mot de passe à son hachage. Il existe différentes méthodes que l'on peut mettre en place pour limiter le vol de mots de passe tel que le principe de [https://fr.wikipedia.org/wiki/Salage_(cryptographie) salage] ou encore l'utilisation d'algorithmes lents, comme [https://fr.wikipedia.org/wiki/Bcrypt bcrypt] visant à ralentir l'opération de hachage.

Enfin, il est important de garder à l'esprit que toutes les méthodes mises en place ne résolvent pas le problème, elles visent simplement à ralentir considérablement les attaquants. Un attaquant disposant de suffisamment de temps et de puissance de calcul finira par retrouver n'importe quel mot de passe. Il y a également les récentes innovations au niveau des ordinateurs quantiques qui sont vouées à compromettre significativement les dispositifs de sécurité mis en place sur Internet aujourd'hui. Nous ne nous étendrons pas plus sur le sujet du hachage dans ce document, si vous désirez en apprendre davantage, je vous invite à cliquer sur les différents liens hypertextes présents dans cette partie.

=== Création d'un arbre ===

Pour réaliser un arbre de Merkle pour une donnée particulière, on va commencer par découper la donnée en entrée en un certain nombres de blocs. Le nombre de blocs va varier en fonction de la taille de la donnée. Une fois la donnée scindée en blocs, on va calculer pour chaque bloc son hachage et l'ajouter à l'arbre de Merkle. Deux blocs consécutifs vont être reliés par un nouveau nœud parent dont le hachage sera calculé en effectuant la concaténation des deux hachages enfant et en hachant une dernière fois ce résultat. On va réitérer cette opération pour chaque bloc, jusqu'à ce que tous les blocs de données hachés appartiennent à l'abre et qu'une racine soit calculée. Une fois la racine obtenue, la construction de l'abre est terminée.

Pour ce qui est de l'algorithme de hachage utilisé, celui-ci va varier en fonction des implémentations. Généralement, on utilisera des fonctions de hachage robustes tel que le SHA2 ou SHA3.

=== Arbre de Merkle déséquilibré ===

Nous avons parlé précédemment de comment les abres de Merkel étaient construits mais nous avons oublié d'évoquer un point. L'algorithme décrit marche très bien lorsque le nombre de blocs en entrée est une puissance de 2. Par exemple, avec quatre blocs, on aura quatre feuilles (nœud de hauteur 2), deux nœuds de hauteur 1 et un nœud de hauteur 0 (la racine). Mais que se passe-t-il si au lieu d'avoir quatre blocs, nous en avions six ? Nous aurions alors six feuilles, trois nœuds de hauteur 1 et...
Comment faire? Chaque nœud ne peut avoir que deux enfants et nous nous trouvons avec un nombre impair de nœud, devons-nous changer la structure de l'abre et autoriser des nœuds à avoir trois enfants ?

Ils existent différentes approches permettant de pallier ce problème.

==== Duplication du nœud impair (Bitcoin) ====

[[File:Merkle_Tree_Duplicating_Node.png|thumb|right|'''Figure 3 :''' Équilibrage d'un abre de Merkle en utilisant la technique de duplication (source: Medium)]]

Pour cette première approche, on va dupliquer les nœuds qui se retrouvent tout seul. Sur la '''figure 3''', on peut observer que l'arbre de Merkle contient cinq feuilles. Cinq étant un chiffre impair, notre arbre de Merkle se retrouve déséquilibré. On va donc choisir de dupliquer la feuille se retrouvant toute seule pour ré-équilibrer l'arbre. Ici, il va s'agir de la feuille contenant le hachage du cinquième bloc de donnée : Hash5. La feuille va donc être copiée de manière à faire apparaître une sixième feuille contenant également Hash5. Il n'y a plus de problème au niveau des feuilles de l'arbre puisqu'il y en a désormais une quantité paire. Cependant, nous allons rencontrer un problème au niveau supérieur. En effet, nos six feuilles vont se transformer en trois nœuds et on retombe encore une fois sur une quantité impaire. On va donc ré-itérer le procédé et dupliquer cette fois le troisième nœud contenant Hash55 (On remarque que ce hachage est obtenu en appliquant la fonction de hachage sur la concaténation de deux hachages identiques.). Cela nous permet de faire un quatrième nœud, le nombre de nœuds du niveau étant paire, on peut passer au niveau suivant. Pour l'avant dernier niveau, on va avoir deux fois moins de nœuds que le niveau précédent, ce qui nous ramène à deux nœuds. Comme la quantité de nœuds est paire, pas besoin de dupliquer de nœud. L'algorithme de duplication prend fin ici puisque le prochain niveau va simplement contenir la racine.

Notre arbre de Merkle est donc désormais équilibré et exploitable. On pourrait cependant se poser des questions sur la fiabilité de cette solution de duplication. En effet, celle-ci est assez simple à mettre en place, mais il introduit une faille de sécurité notable car certains nœuds ne contiendront en réalité qu'un seul hachage. (copié deux fois)

==== Création d'un arbre parfait (Monero) ====

[[File:Merkle_Tree_Perfect_Tree.png|thumb|right|'''Figure 4 :''' Équilibrage d'un abre de Merkle en utilisant la technique de création d'arbre parfait (source: Medium)]]

Cette seconde méthode va consister à transformer n'importe quel arbre déséquilibré en un arbre parfait dès la première itération. En d'autres termes, quelque soit le nombre de blocs de données en entrée, on aura un arbre équilibré dès le premier niveau de branches (juste au dessus des feuilles). La différence avec la précédente approche où l'on duplicait les nœuds impairs et les fusionnait avec eux-même est notable puisqu'ici on ne va pas avoir à vérifier la parité du nombre de nœuds à chaque niveau mais seulement au tout début. L'idée va donc être de pré-calculer le nombre de transformations nécessaires sur les feuilles pour que l'on obtienne une quantité de nœuds au niveau suivant les feuilles qui soit une puissance de deux.

L'algorithme utilisé est le suivant :
* On commence par trouver ''x'', tel que ''2^x'' soit supérieur au nombre de blocs de données. (cela revient à utiliser un logarithme en base 2)
* On soustrait ensuite à ''2^x'' le nombre de blocs de données, cela va nous donner l'indice auquel nous allons commencer la première itération de construction de l'arbre
* On procède en effectuant la première itération à partir du bloc de donnée correspondant à l'indice trouvé.
* Une fois la première itération terminée, le nombre de nœuds à l'itération suivante est une puissance de deux, on peut procéder normalement sans avoir à se soucier de potentiels problème de parité.

Pour nous aider à visualiser le fonctionnement de cette approche, nous allons travailler avec l'exemple de la '''figure 4'''. Au premier coup d'œil on remarque que l'abre a une structure un peu bizarre; on a deux niveaux de feuilles. Executons l'algorithme sans attendre pour comprendre ce qu'il se passe :
* On dispose de cinq blocs de données (Data1 jusqu'à Data5). Si on cherche ''x'' tel que ''2^x > 5'', on trouve ''2^3 = 8 > 4'', soit ''x = 3''.
* On soustrait désormais le nombre de blocs à la puissance trouvée, soit ''8 - 5 = 3'', ce qui nous donne l'indice de départ pour la première itération. On commencant à compter les indices à partir de zéro, l'indice 3 va correspondre à Data4. Tous les blocs qui suivent Data4, lui y compris vont participer à la première itération. Tandis que tous ceux qui le précède vont attendre l'itération d'après.
* On lance la première itération qui ne concerne ici que Data4 et Data5. On va donc naturellement calculer leur hachage respectif, ce qui nous donne Hash4 et Hash5, que l'on va concaténer et hacher de manière à obtenir Hash45, qui lui, appartient à la seconde itération. La première itération est désormais terminée puisque Data5 était le dernier nœud.
* On commence la seconde itération, avec cette fois non pas cinq nœuds mais quatre: Hash1, Hash2, Hash3 et le hachage Hash45 obtenu lors de l'itération précédente. Comme le nombre de nœuds est une puissance de deux, rien de plus simple, on va concaténer Hash1 et Hash2 pour obtenir Hash12, et Hash3 et Hash45 pour obtenir Hash345. La seoncde itération se termine. La dernière itération va concaténer Hash12 et Hash345, ce qui va nous permettre d'obtenir Hash12345.

=== Validation de données ===

Dans les parties précédentes, nous avons vu ce qu'étaient les arbres de Merkle, et comment procéder pour en construire un. Toutefois, nous n'avons pas encore vu comment les uiliser. Nous avons parlé brièvement du fait qu'ils servaient à faire de la validation de données mais nous n'avons pas encore détaillé exactement comment. C'est ce dont nous allons parler dans cette partie.

Imaginons que nous voulions télécharger un fichier assez conséquent depuis Internet. On veut utiliser un système pair à pair pour télécharger le fichier. On ne va donc pas se connecter à un serveur unique qui détient le fichier désiré mais à une multitude de machines dans un réseau qui vont participer au téléchargement. Le pair à pair a de nombreux avantages mais nous ne rentrerons pas en détail sur son fonctionnement dans ce document. L'un des problèmes majeurs des architectures pair à pair est la confiance que l'on accorde à chaque machine. En effet, contrairement à une architecture client-serveur classique où le serveur est une machine identifiée et à laquelle on fait généralement confiance, la modularité des systèmes pair à pair fait que nous soyions obligé de nous reposer sur des machines anonymes et potentiellement malicieuses. Il est impossible de vérifier si chaque machine est légitime ou si l'une d'entre elles tente de nous envoyer un fichier corrompu. C'est justement pour pallier ce problème que nous pouvons utiliser les abres de Merkle.

Reprenons notre problèmatique de téléchargement de fichier. Ici, le fichier que l'on veut obtenir va être transformé en un abre de Merkle. En d'autres termes, il va être divisé en un certain nombre de blocs que l'on va hacher un à un jusqu'à obtenir un hachage unique qui permet d'identifier l'intégralité du fichier (il s'agit de la racine de l'arbre). Nous avons donc un arbre plus ou moins massifs qui va représenter le fichier que nous voulons télécharger. Mais comment-va-t'on faire pour vérifier que le fichier que nous avons demandé est bien celui que nous avons reçu ?
Tout repose sur le hachage racine. Si on part du principe que nous avons obtenu le hachage racine d'un tier auquel nous faisons confiance, nous allons pouvoir, par ce seul hachage, s'assurer que le fichier que nous obtenons soit bel et bien celui que nous voulions.

Prenons un exemple très simple: On veut télécharger un fichier F en utilisant un réseau pair à pair. On dispose du hachage unique permettant d'identifier le fichier grâce à un tier à qui nous faisons confiance. Ce hachage, un peu à la manière d'un URL va permettre d'identifier le fichier au sein du réseau. On va donc indiquer le fichier que l'on désire télécharger en fournissant son hachage et les pairs vont s'occuper de nous envoyer les blocs de données. A ce niveau-là, nous ne pouvons rien dire sur la légitimité des machines qui nous envoient les blocs de données, il est possible que certaines d'entres elles soient malicieuses mais impossible pour nous de vérifier. Toutefois, lorsque nous aurons reçu tous les blocs de données, nous allons pouvoir les valider en reconstruisant l'arbre de Merkle et en vérifiant que le hachage racine obtenu est identique à celui que nous avions à l'origine. S'il s'agit du même hachage, alors le fichier est bien conforme. Si l'une des machines du réseau pair à pair a tenté de nous envoyer des données non légitimes, on va pouvoir très facilement le détecter. En effet, comme chaque noeud dépend des noeuds qui le précède, le moindre changement va se propager et changer completement le hachage racine.

L'efficacité des arbres de Merkle a détecter le moindre changement de bit dans un fichier repose sur la nature des fonctions de hachage qu'il utilise. En effet, une particularité des fonctions de hachage est qu'elles sont très chaotiques et que le changement du moindre bit va complètement changer le hachage résultant.

== Cas d'utilisations ==

=== Git ===

Git est un logiciel de gestion de versions décentralisé qui est beaucoup utilisé aujourd'hui. Tous les fichiers sont enregistrés sur l'ordinateur de tous les utilisateurs, à tout moment. Les Merkle trees permettent d'assurer que tout changement soit cohérent sur les ordinateurs de tous les utilisateurs. En comparant simplement le hashages des fichiers ou dossiers entre 2 différents commits, on peut facilement et surtout rapidement savoir si celui-ci a été modifié ou non.

=== Crypto-currency ===

La crypto monnaie a été très popularisé récemment, et continuer de s'étendre, notamment le bitcoin.
Toutes les transactions de crypto monnaie sont stockées dans des blocks, aussi appelés blockchain.
La crypto monnaie utilise les Merkle Trees pour s'assurer la validation des transactions dans les blocks. En effet, les blocks contiennent un ID, qui est le header fields hashé (cf. image), et parmi ce header hashé, une partie contient la racine de du Merkle Tree. De ce fait, elle permet de s'assurer de l'unicité de l'enregistrement des transactions dans le block.

=== Blockchain pruning ===

Pour continuer sur le sujet de crypto, l'émondation ou l'élagage des blockchains est un sujet qui reste d'affût de nos jours. En effet, sachant que les blockchains grandissent de plus en plus actuellement, cela veut également dire que celles-ci prennent de plus en plus de place en terme de stockage. Par exemple, en Février 2021, la taille de la blockchain du Bitcoin est d'environ 380Go. De ce fait, l'élagage de la blockchain consiste à épurer l'arbre, en supprimant les informations de la blockchain non critiques de l'espace de stockage. Les noeuds pleins gardent une copie de tous ce qui est stockés dans la blockchain, notamment des informations qui ne sont plus forcément utiles. Sachant que l'objectif d'un Merkle Tree est de synthétiser et de relier de grandes quantités d'informations. Chaque noeud contient l'information de ses fils, et donc la proposition est d'élaguer les informations qui ne sont plus utiles commes les transactions utilisées, ne laissant que les branches contenant les hashages pour vérifier les autres transactions.

=== Base de données (AWS Dynamo DB) ===

Dynamo DB est une base de données distribuée provenant en partie de la plateforme Amazon Web Services. C'est une base de données key-value NoSQL, entièrement managée et serverless qui est designé pour exécuter des applications hautes performances à n'importe quelle échelle. Dynamo DB héberge les données (values) dans des data nodes qui sont aussi appelés "virtual nodes" et chaque virtual nodes héberge une key-range (gamme de clés). Un Merkle tree est construit pour chaque key-range, où les feuilles de l'arbre sont les valeurs de la key-range data. La Merkle Root contient donc un résumé des données de chaque noeuds. De ce fait, en comparant les Merkle Roots de chaque virtual nodes qui possèdent les mêmes key-range, on peut donc monitorer la moindre différences et de repérer l'endroit divergent.
=== File System (ZFS) ===

=== Conclusion ===

Les arbres de Merkle sont très pratiques pour effectuer de la validation de données dans un système pair à pair. Ils ne sont pas difficile à stocker puisque les seules données qu'ils contiennent (en dehors des blocs de données) vont être des hachages dont la taille varie autour de la centaine d'octets en fonction des algorithmes de hachage utilisés. Leur simplicité permet également une validation rapide des données puisqu'il suffit de faire des opérations de concaténation (très faible coût) et de calcul de hachage (coût faible en moyenne, peut varier suivant la fonction de hachage utilisée). La structure en arbre permet également d'apporter une certaine granularité et l'ajout de fonctionnement annexe par rapport à une simple concaténation des hachages de chaque bloc de données.
Enfin, la robustesse d'un arbre va entièrement dépendre des fonctions de hachages utilisées. Par exemple, si l'on voulait valider des données sensibles comme des transactions sur la blockchain, on préferera utiliser des fonctions sécurisées comme celles de la famille SHA plutôt qu'un simple md5.

== Références ==

* '''"Merkle tree"''', Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Merkle_tree
* '''"Merkle Trees: Concepts and Use Cases"''', Medium, https://medium.com/coinmonks/merkle-trees-concepts-and-use-cases-5da873702318
* '''"How Merkle Trees Enable the Decentralized Web!"''', Youtube (Coding Tech channel), https://www.youtube.com/watch?v=YIc6MNfv5iQ

VT2021

2021-12-13T08:05:11Z

Paul.Lambert2: /* Planning */

[[VT2020|<< Etudes 2020]] [[VT|Sommaire]] [[VT2022|Etudes 2022 >>]]

=Veille Technologique et Stratégique=
* Enseignants: [[User:Gpbonneau|Georges-Pierre Bonneau]], [[User:Donsez|Didier Donsez]]
* UE/Module: EAM (HPRJ9R6B) et EAR (HPRJ9R4B) en 1FO5

L'objectif de cette UE est de réaliser un travail de synthèse et d’évaluation sur une technologie / spécification / tendance

Dans votre futur vie d'ingénieur, vous aurez à d'une part, vous former par vous-même sur une technologie émergente et d'autre part à réaliser une veille technologique (et stratégique) par rapport à votre entreprise et projet.
Il s'agira de réaliser
* le positionnement par rapport au marché
* d'être critique

Votre synthèse fait l'objet d'une présentation orale convaincante devant un auditoire (dans le futur, vos collègues, vos chefs ou vos clients) avec des transparents et un discours répété.
Pour finir de convaincre (Saint Thomas), vous ferez la présentation d'une démonstration.

Votre présentation sera notée et commentée par tous vos camarades via un sondage (téléphone mobile). Leurs notes et leurs commentaires seront notés en fonction de leur exactitude de jugement.

Remarque: Le [https://fr.wikipedia.org/wiki/Plagiat plagiat] est incompatible avec l'éthique de l'ingénieur. Le directeur d'école peut demander votre traduction devant la commission disciplinaire de l'université. La sanction peut aller jusqu’à une interdiction d'inscription dans les établissements de l'enseignement supérieur français pendant plusieurs années : Le jeu en vaut-il la chandelle ?

La présentation peut être réalisée avec [[reveal.js]] ou avec [[remarkjs]]

[[File:presentation-VT-INFO5-2122.pdf|transparents d'introduction à l'UE]]

=Planning=

== Séance 1 : 15/11 ==
exceptionnellement en distanciel [https://univ-grenoble-alpes-fr.zoom.us/j/98434116324?pwd=NmJHVFZvQm9LQWtYclF3U09QVjZVQT09]
Enseignants :[[User:Donsez|Didier Donsez]]

Présentation et organisation.

== Séance 2 : 22/11 ==
Enseignants : [[User:Gpbonneau|Georges-Pierre Bonneau]], [[User:Donsez|Didier Donsez]]

* Bio-inspired algoritms, BAUDEUR Bertrand, TONDEUX Emilie, [[File:VT2021_BioInspiredAlgo_presentation.pdf|présentation]], [[VT2021_BioInspiredAlgo_fiche|fiche]], [[VT2021_BioInspiredAlgo_demo|demo]], [https://montube.com/AZERTYUIO screencast]
* Le langage Zig, PARA Yaël, MALOD Victor, [[File:VT2021_Zig_presentation.pdf|présentation]], [[VT2021_Zig_fiche|fiche]], [[VT2021_Zig_demo|demo]], [https://montube.com/AZERTYUIO screencast]
* GitHub Copilot, BLANQUET Antoine, PRAT CAPILLA Hugo, [[File:VT2021_GitHubCopilot_presentation.pdf|présentation]], [[VT2021_GitHubCopilot_fiche|fiche]], [[VT2021_GitHubCopilot_demo|demo]], [https://montube.com/AZERTYUIO screencast]

== Séance 3 : 29/11 ==
Enseignants : [[User:Donsez|Didier Donsez]]

* Cloud Hypervisor, CHALOYARD Lucas, EL YANDOUZI Elias, [[File:Cloud Hypervisor.pdf|présentation]], [[VT2021_Cloud-Hypervisor_Fiche|fiche]], [https://www.youtube.com/watch?v=UsMEkOlImgw Démo à 26:30], [https://montube.com/AZERTYUIO screencast]
* Kind, GITTON Antoine, MINIER MANCINI Titouan, [[File:VT2021_Kind_presentation.pdf|présentation]], [[VT2021_Kind_fiche|fiche]], [[VT2021_Kind_demo|demo]], [https://montube.com/AZERTYUIO screencast]
* Apache Workflow, JULIENNE Malone, CAMBUS Quentin, [[File:VT2021_ApacheAirflow_presentation.pdf|présentation]], [[VT2021_ApacheAirflow_fiche|fiche]], [[VT2021_ApacheAirflow_demo|demo]], [https://montube.com/AZERTYUIO screencast]

== Séance 4 : 6/12 ==
Enseignants : [[User:Gpbonneau|Georges-Pierre Bonneau]], [[User:Donsez|Didier Donsez]]

* Content Delivery Networks (CDN), REGOUIN Roman, ANDRIEUX Liam, [[File:VT2021_XXXX_presentation.pdf|présentation]], [[VT2021_XXX_fiche|fiche]], [[VT2021_XXX_demo|demo]], [https://montube.com/AZERTYUIO screencast]
* Netflix Cosmos, HERQUE Eric, VACHERIAS Guillaume, [[File:VT2021_Netflix_Cosmos_presentation.pdf|présentation]], [[VT2021_Netflix_Cosmos_fiche|fiche]], [[VT2021_XXX_demo|demo]], [https://montube.com/AZERTYUIO screencast]
* Web Browser Fingerprinting, LANQUETIN Alexis, GONZALEZ Jules, [[File:Web Browser FingerPrint.pdf|présentation]], [[VT2021_fingerprinting|fiche]], [[demo]], [https://montube.com/AZERTYUIO screencast]
* Vie privée et objets connectés, Mertens Gilles, Soulard Alexandre, [[File:VT2021_vie_privee_et_objets_connectes_presentation.pdf|présentation]], [[VT2021_vie_privee_et_objets_connectes_fiche|fiche]], [[VT2021_XXX_demo|demo]], [https://montube.com/AZERTYUIO screencast]

== Séance 5 : 13/12 ==
Enseignants : [[User:Gpbonneau|Georges-Pierre Bonneau]], [[User:Donsez|Didier Donsez]]

* Fintech et OpenBanking, LAMBERT Paul, ELHADJI TCHIAMBOU Sami, [[File:VT2021_XXXX_presentation.pdf|présentation]], [[VT2021_fintech_fiche|fiche]], [[VT2021_XXX_demo|demo]], [https://montube.com/AZERTYUIO screencast] (port de la cravate exigée)
* Merkle trees, HUMBERT Corentin, YUNG Kevin, [[File:VT2021_Merkle_Trees_presentation.pdf|présentation]], [[VT2021_Merkle_Trees_fiche|fiche]], [[VT2021_Merkle_Trees_demo|demo]], [https://montube.com/AZERTYUIO screencast]
* Blockchain Elrond, BARET Dorian, GEITNER Teva, [[File:VT2021_XXXX_presentation.pdf|présentation]], [[VT2021_XXX_fiche|fiche]], [[VT2021_XXX_demo|demo]], [https://montube.com/AZERTYUIO screencast]
* Text to Speech, Granger Oscar, Cosotti Kevin [[File:VT2021_XXXX_presentation.pdf|présentation]], [[VT2021_XXX_fiche|fiche]], [[VT2021_XXX_demo|demo]], [https://montube.com/AZERTYUIO screencast]

== Séance 6 : 3/1 ==
Enseignants : [[User:Gpbonneau|Georges-Pierre Bonneau]], [[User:Donsez|Didier Donsez]]

* Psychométrie, LAMBERT Daphné, DREZET Lucas, [[File:VT2021_XXXX_presentation.pdf|présentation]], [[VT2021_XXX_fiche|fiche]], [[VT2021_XXX_demo|demo]], [https://montube.com/AZERTYUIO screencast]
* GPT, AGUIAR Mathilde, HAJJI Oumaima, [[File:VT2021_XXXX_presentation.pdf|présentation]], [[VT2021_XXX_fiche|fiche]], [[VT2021_XXX_demo|demo]], [https://montube.com/AZERTYUIO screencast]
* TinyML, Buisine Julien, Mallen Guillaume, [[File:VT2021_XXXX_presentation.pdf|présentation]], [[VT2021_XXX_fiche|fiche]], [[VT2021_XXX_demo|demo]], [https://montube.com/AZERTYUIO screencast]

== Séance 7 : 10/1 ==
Enseignants : [[User:Gpbonneau|Georges-Pierre Bonneau]], [[User:Donsez|Didier Donsez]]

* CMS, SARRE Margaux, NOERIE Sophie, [[File:VT2021_XXXX_presentation.pdf|présentation]], [[VT2021_XXX_fiche|fiche]], [[VT2021_XXX_demo|demo]], [https://montube.com/AZERTYUIO screencast]
* Underwater Wireless Communications, MUTEL Mathis, SIDIBE Rose, [[File:VT2021_XXXX_presentation.pdf|présentation]], [[VT2021_XXX_fiche|fiche]], [[VT2021_XXX_demo|demo]], [https://montube.com/AZERTYUIO screencast]
* ROS2, MALECOT Ethan, CIRSTEA Paul, [[File:VT2021_XXXX_presentation.pdf|présentation]], [[VT2021_XXX_fiche|fiche]], [[VT2021_XXX_demo|demo]], [https://montube.com/AZERTYUIO screencast]

== Séance 8 : Asynchrone ==
Enseignants : [[User:Gpbonneau|Georges-Pierre Bonneau]], [[User:Donsez|Didier Donsez]]

=Sujets=
# [[Web Browser Fingerprinting]]
# [[Fintech]] & [[Open banking]] (système bancaire ouvert)
# [[Géolocalisation Ultra Wideband]] : fonctionnement, applications (Apple AirTags, Galaxy SmartTag+) ...
# [[Application Performance Monitoring]] : démonstration de [[Apache Skywalking]]
# [[GitHub Copilot]]
# [[GPT-J, GPT-3, GPT-2]]
# [[WebRTC]] : Web Real-Time Communication
# [[Low Code Development]]
# Le langage de programmation [[Zig]]
# [[Text-to-Speech]] : technologies et services et [[SSML]]: démonstration de l'intégration des service TTS Wavenet de GCP et Amazon Polly dans eCOM (pour un binome).
# [[ROS2]] : Robot Operating System version 2
# [[TinyML]] : démonstration avec une carte STM32F7 (à récupérer au fablab).
# [[Multi-Region Database Deployments: Patterns and Anti-Patterns]] : démonstration avec [[Cockroack]]
# [[Proof of Coverage Blockchain]] : démonstration d'[[Helium]] avec une gateway LoRa
# [[IPFS (InterPlanetary File System)]]
# [[Géolocalisation Wifi : principles et services de géolocalisation Wifi et cellulaire]]
# [[Kind]] : Goodbye minikube
# [[Netflix Cosmos]]
# [[Rudder]]
# [[Thread]] : démonstration avec le kit [[STM32WB55]]
# [[Remote sensing]]
# [[Caches distribués]]: démonstration avec [[Redis]]
# [[Log Structured Merge Trees]]
# [[Merkle Trees]]
# [[Riak]] Database System
# [[Flux]] (#fluxlang) new data scripting language to make querying and analyzing time series
# [[NATS]]: PubSub broker (démonstration avec CampusIoT)
# In-memory Distributed Data Grid : démonstration de eCom avec [[Apache Ignite]].
# [[jQAssistant]] : application à eCOM
# [[IoT Dataflow Mashup]] (démo avec [[Eclipse Kura Wires]])
# [[Géo-réplication]] : Démo avec [[Apache Kafka MirrorMaker]]
# [[Pulsar]]
# [[RSocket]]
# [[Nacos]] : open source project by Alibaba for service discovery and service configuration.
# [[NEMU]] : open source hypervisor specifically built and designed to run modern cloud workloads on modern 64-bit Intel and ARM CPUs.
# [[Fission]] : open-source serverless function framework for [[Kubernetes]] with a focus on developer productivity and high performance.
# [[Microclimate]]
# [[AdTech]]
# [[Conflict-free replicated data type]] (CRDT)
# [[In-Memory Data Grids]] : Démonstration de [[Gigaspaces]] et [[XAP]] Open Source
# Gestionnaires de contenu : démonstration de [[Apache Jackrabbit]] dans le projet [[eCOM]]
# [[Memory-centric virtual distributed storage system]]
# [[ESB]] : démonstration de [[Mule ESB]]
# [[MemCached]]
# [[ Voice-First Development]] : Designing, Developing, and Deploying Conversational Interfaces
# [[Psychométrie]]
# [[Apache Beam]]
# [[Hazelcast]] : Démo avec Spring Boot ([https://dzone.com/storage/assets/6459742-dzone-rc247-gettingstartedwithspringbootandmicrose.pdf lien]) dans un projet [[JHipster]]
# [[In-Memory Data Grids]] : Démonstration de [[Gigaspaces]] et [[XAP]] Open Source
# Insport Video
# Gestionnaires de contenu : démonstration de [[Apache Jackrabbit]] dans le projet [[eCOM]]
# [[Memory-centric virtual distributed storage system]]
# [[Performance Monitoring]]
# [[Access Network Query Protocol (ANQP)]]
# [[JCache]] : démonstration avec [[Apache Ignity]]
# [[MemCached]]
# [[Apache Stratos]]
# [[gceasy]] : Universal garbage collection log Analyser
# [[Apache Solr]] : Démonstration avec [http://hortonworks.com/hadoop-tutorial/indexing-and-searching-text-within-images-with-apache-solr/ Tesseract OCR]
# [[Content Delivery Network]]s : Démonstration de [[Amazon S3]], Azure, Akamaï ... sur votre projet [[ECOM-RICM|eCOM]]
# [[CMS]] : Demo avec [[Crafter CMS]]
# [[DMS]] (GED) : Demo avec la version Community Edition d'[[Alfresco]] et de son API REST avec [[Swagger]] ANNULé
# [[SIG]] : Démonstration de [[QGIS]]
# [[Apache Airflow]]
# [[AzureRTOS]] : système d'exploitation pour l'Internet des Objets. démonstration sur [https://www.st.com/en/evaluation-tools/b-l475e-iot01a.html B-L475] à récupérer au fablab.
# Algorithmes et systèmes de vote électronique : vices et vertus.
# [[Normes et systèmes de signature électronique]]
# Database as a Microservice : [[HarperDB]]
# [[Underwater Wireless Communications]]
# [[TiDB]]
# [[Pantavisor Linux]]: A Framework for Building Containerized IoT Systems