Conférence Média Aces - 19 juin 2014
Big Data
Prévisions et cybersubversions
Thierry Berthier
Chaire de Cyberdéfense Saint...
Prévisions et Cybersubversions
 L’analyse des sentiments collectés sur les
réseaux sociaux permet, dans certaines
situati...
Prévisions et Cybersubversions
L’exemple de l’Eurovision :
IBM développe une analyse Big Data de 1,2 millions de tweets et...
Prévisions et Cybersubversions
Le 18 mai 2012, lors de l’introduction en
bourse de l’action Facebook, une analyse Big
data...
Prévisions et Cybersubversions
 Algorithme développé en 2012 par deux
chercheurs du MIT Shah et Nikolov
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Une limite de l’analyse prédictive :
- Le hasard sauvage du cygne noir de
Nassim Nicholas T...
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Une autre limite de l’analyse prédictive :
La cybermanipulation des données.
Les 5 V du Big...
Prévisions et Cybersubversions
 Ex1 : Le faux tweet de la SEA qui
valait 136 milliards de dollars !
Prévisions et Cybersubversions
Prévisions et Cybersubversions
 L’opération Newscaster ( Iran-USA, 2012-2014 )
Le cyberespionnage se construit à partir d...
Prévisions et Cybersubversions
Créer des profils fictifs et de l’information
artificielle pour mieux tromper sa cible :
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  • 07/16/96
  • Conférence MEDIA ACES - Big Data

    1. 1. Conférence Média Aces - 19 juin 2014 Big Data Prévisions et cybersubversions Thierry Berthier Chaire de Cyberdéfense Saint-Cyr Sogeti Thales http://www.chaire-cyber.fr/ http://cyberland.centerblog.net/
    2. 2. Prévisions et Cybersubversions  L’analyse des sentiments collectés sur les réseaux sociaux permet, dans certaines situations, de construire des prévisions très fiables.  L’analyse prédictive fondée sur le Big Data repousse les frontières de l’incertitude et nous interroge sur la valeur des données.
    3. 3. Prévisions et Cybersubversions L’exemple de l’Eurovision : IBM développe une analyse Big Data de 1,2 millions de tweets et parvient à prévoir le gagnant de l’Eurovision avec le nom des trois premiers, 72 heures avant la compétition. Le budget de l’analyse prédictive est limité et la mise en oeuvre prend moins de trois mois.
    4. 4. Prévisions et Cybersubversions Le 18 mai 2012, lors de l’introduction en bourse de l’action Facebook, une analyse Big data des sentiments exprimés sur Twitter permet de prévoir les variations du cours avec une heure d’avance (ce qui est considérable sur des échelles temporelles HFT. (Trading Haute Fréquence)
    5. 5. Prévisions et Cybersubversions  Algorithme développé en 2012 par deux chercheurs du MIT Shah et Nikolov devinant les thèmes les plus en vue sur Twitter avec 95 % de précision en moyenne une heure et demie avant leur publication et parfois avec 5 heures d’avance…
    6. 6. Prévisions et Cybersubversions Une limite de l’analyse prédictive : - Le hasard sauvage du cygne noir de Nassim Nicholas Taleb. Des événements à faible probabilité, à très fort impact sur le système et rétrospectivement prévisibles.
    7. 7. Prévisions et Cybersubversions Une autre limite de l’analyse prédictive : La cybermanipulation des données. Les 5 V du Big Data peuvent être ciblés : Vélocité, Variété, Volume, Visibilité et Véracité. Les exemples sont parfois spectaculaires
    8. 8. Prévisions et Cybersubversions  Ex1 : Le faux tweet de la SEA qui valait 136 milliards de dollars !
    9. 9. Prévisions et Cybersubversions
    10. 10. Prévisions et Cybersubversions  L’opération Newscaster ( Iran-USA, 2012-2014 ) Le cyberespionnage se construit à partir des réseaux sociaux et de faux sites d’informations. L’attaquant instaure la confiance durant plusieurs mois pour ensuite collecter l’information liée à sa cible.
    11. 11. Prévisions et Cybersubversions Créer des profils fictifs et de l’information artificielle pour mieux tromper sa cible :
    12. 12. Prévisions et Cybersubversions En défense : Utiliser les projections algorithmiques des cellules de hackers pour construire un Big Data prédictif. Détecter les cibles probables et la temporalité des futures attaques. C’est possible dans le cadre d’un hacking d’influence !

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