Evaluation of Machine Learning Classifiers for Mobile Network Intrusion Detection Systems

Mobile malwares are increasing with the growing number of Mobile users. Mobile malwares can perform several operations which lead to cybersecurity threats such as, stealing financial or personal information, installing malicious applications, sending premium SMS, creating backdoors, keylogging and crypto-ransomware attacks. Knowing the fact that there are many illegitimate Applications available on the App stores, most of the mobile users remain careless about the security of their Mobile devices and become the potential victim of these threats. Previous studies have shown that not every antivirus is capable of detecting all the threats; due to the fact that Mobile malwares use advance techniques to avoid detection. A Network-based IDS at the operator side will bring an extra layer of security to the subscribers and can detect many advanced threats by analyzing their traffic patterns. Machine Learning(ML) will provide the ability to these systems to detect unknown threats for which signatures are not yet known. This research is focused on the evaluation of Machine Learning classifiers in Network-based Intrusion detection systems for Mobile Networks. In this study, different techniques of Network-based intrusion detection with their advantages, disadvantages and state of the art in Hybrid solutions are discussed. Finally, a ML based NIDS is proposed which will work as a subsystem, to Network-based IDS deployed by Mobile Operators, that can help in detecting unknown threats and reducing false positives. In this research, several ML classifiers were implemented and evaluated. This study is focused on Android-based malwares, as Android is the most popular OS among users, hence most targeted by cyber criminals. Supervised ML algorithms based classifiers were built using the dataset which contained the labeled instances of relevant features. These features were extracted from the traffic generated by samples of several malware families and benign applications. These classifiers were able to detect malicious traffic patterns with the TPR upto 99.6% during Cross-validation test. Also, several experiments were conducted to detect unknown malware traffic and to detect false positives. These classifiers were able to detect unknown threats with the Accuracy of 97.5%. These classifiers could be integrated with current NIDS', which use signatures, statistical or knowledge-based techniques to detect malicious traffic. Technique to integrate the output from ML classifier with traditional NIDS is discussed and proposed for future work.

Decoding algorithms using side-effect machines

Bioinformatics applies computers to problems in molecular biology. Previous research has not addressed edit metric decoders. Decoders for quaternary edit metric codes are finding use in bioinformatics problems with applications to DNA. By using side effect machines we hope to be able to provide efficient decoding algorithms for this open problem. Two ideas for decoding algorithms are presented and examined. Both decoders use Side Effect Machines(SEMs) which are generalizations of finite state automata. Single Classifier Machines(SCMs) use a single side effect machine to classify all words within a code. Locking Side Effect Machines(LSEMs) use multiple side effect machines to create a tree structure of subclassification. The goal is to examine these techniques and provide new decoders for existing codes. Presented are ideas for best practices for the creation of these two types of new edit metric decoders.

Developing a numerical inverse-theory-based extraction of orientation-dependent relaxation rates from partially- relaxed spectra

Second-rank tensor interactions, such as quadrupolar interactions between the spin- 1 deuterium nuclei and the electric field gradients created by chemical bonds, are affected by rapid random molecular motions that modulate the orientation of the molecule with respect to the external magnetic field. In biological and model membrane systems, where a distribution of dynamically averaged anisotropies (quadrupolar splittings, chemical shift anisotropies, etc.) is present and where, in addition, various parts of the sample may undergo a partial magnetic alignment, the numerical analysis of the resulting Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectra is a mathematically ill-posed problem. However, numerical methods (de-Pakeing, Tikhonov regularization) exist that allow for a simultaneous determination of both the anisotropy and orientational distributions. An additional complication arises when relaxation is taken into account. This work presents a method of obtaining the orientation dependence of the relaxation rates that can be used for the analysis of the molecular motions on a broad range of time scales. An arbitrary set of exponential decay rates is described by a three-term truncated Legendre polynomial expansion in the orientation dependence, as appropriate for a second-rank tensor interaction, and a linear approximation to the individual decay rates is made. Thus a severe numerical instability caused by the presence of noise in the experimental data is avoided. At the same time, enough flexibility in the inversion algorithm is retained to achieve a meaningful mapping from raw experimental data to a set of intermediate, model-free

Square Root Finding In Graphs

Abstract: Root and root finding are concepts familiar to most branches of mathematics. In graph theory, H is a square root of G and G is the square of H if two vertices x,y have an edge in G if and only if x,y are of distance at most two in H. Graph square is a basic operation with a number of results about its properties in the literature. We study the characterization and recognition problems of graph powers. There are algorithmic and computational approaches to answer the decision problem of whether a given graph is a certain power of any graph. There are polynomial time algorithms to solve this problem for square of graphs with girth at least six while the NP-completeness is proven for square of graphs with girth at most four. The girth-parameterized problem of root fining has been open in the case of square of graphs with girth five. We settle the conjecture that recognition of square of graphs with girth 5 is NP-complete. This result is providing the complete dichotomy theorem for square root finding problem.

Hyperspectral Mineral Identification using SVM and SOM

Remote sensing techniques involving hyperspectral imagery have applications in a number of sciences that study some aspects of the surface of the planet. The analysis of hyperspectral images is complex because of the large amount of information involved and the noise within that data. Investigating images with regard to identify minerals, rocks, vegetation and other materials is an application of hyperspectral remote sensing in the earth sciences. This thesis evaluates the performance of two classification and clustering techniques on hyperspectral images for mineral identification. Support Vector Machines (SVM) and Self-Organizing Maps (SOM) are applied as classification and clustering techniques, respectively. Principal Component Analysis (PCA) is used to prepare the data to be analyzed. The purpose of using PCA is to reduce the amount of data that needs to be processed by identifying the most important components within the data. A well-studied dataset from Cuprite, Nevada and a dataset of more complex data from Baffin Island were used to assess the performance of these techniques. The main goal of this research study is to evaluate the advantage of training a classifier based on a small amount of data compared to an unsupervised method. Determining the effect of feature extraction on the accuracy of the clustering and classification method is another goal of this research. This thesis concludes that using PCA increases the learning accuracy, and especially so in classification. SVM classifies Cuprite data with a high precision and the SOM challenges SVM on datasets with high level of noise (like Baffin Island).

Real-Time Automatic Object Classification and Tracking using Genetic Programming and NVIDIA R CUDA TM

Genetic Programming (GP) is a widely used methodology for solving various computational problems. GP's problem solving ability is usually hindered by its long execution times. In this thesis, GP is applied toward real-time computer vision. In particular, object classification and tracking using a parallel GP system is discussed. First, a study of suitable GP languages for object classification is presented. Two main GP approaches for visual pattern classification, namely the block-classifiers and the pixel-classifiers, were studied. Results showed that the pixel-classifiers generally performed better. Using these results, a suitable language was selected for the real-time implementation. Synthetic video data was used in the experiments. The goal of the experiments was to evolve a unique classifier for each texture pattern that existed in the video. The experiments revealed that the system was capable of correctly tracking the textures in the video. The performance of the system was on-par with real-time requirements.

Prime Rational Functions and Integral Polynomials

Let f(x) be a complex rational function. In this work, we study conditions under which f(x) cannot be written as the composition of two rational functions which are not units under the operation of function composition. In this case, we say that f(x) is prime. We give sufficient conditions for complex rational functions to be prime in terms of their degrees and their critical values, and we derive some conditions for the case of complex polynomials. We consider also the divisibility of integral polynomials, and we present a generalization of a theorem of Nieto. We show that if f(x) and g(x) are integral polynomials such that the content of g divides the content of f and g(n) divides f(n) for an integer n whose absolute value is larger than a certain bound, then g(x) divides f(x) in Z[x]. In addition, given an integral polynomial f(x), we provide a method to determine if f is irreducible over Z, and if not, find one of its divisors in Z[x].

Socio-demographic factors, smoking, symptoms, morbidities and pulmonary function and quality of life in individuals with a heavy smoking history

Objective: To determine which socio-demographic, exposure, morbidity and symptom variables are associated with health-related quality of life among former and current heavy smokers. Methods: Cross sectional data from 2537 participants were studied. All participants were at ≥2% risk of developing lung cancer within 6 years. Linear and logistic regression models utilizing a multivariable fractional polynomial selection process identified variables associated with health-related quality of life, measured by the EQ-5D. Results: Upstream and downstream associations between smoking cessation and higher health-related quality of life were evident. Significant upstream associations, such as education level and current working status and were explained by the addition of morbidities and symptoms to regression models. Having arthritis, decreased forced expiratory volume in one second, fatigue, poor appetite or dyspnea were most highly and commonly associated with decreased HRQoL. Discussion: Upstream factors such as educational attainment, employment status and smoking cessation should be targeted to prevent decreased health-related quality of life. Practitioners should focus treatment on downstream factors, especially symptoms, to improve health-related quality of life.

Reduced power output in skeletal muscles devoid of skMLCK: RLC phosphorylation contributes to peak performance

Regulatory light chain (RLC) phosphorylation in fast twitch muscle is catalyzed by skeletal myosin light chain kinase (skMLCK), a reaction known to increase muscle force, work, and power. The purpose of this study was to explore the contribution of RLC phosphorylation on the power of mouse fast muscle during high frequency (100 Hz) concentric contractions. To determine peak power shortening ramps (1.05 to 0.90 Lo) were applied to Wildtype (WT) and skMLCK knockout (skMLCK-/-) EDL muscles at a range of shortening velocities between 0.05-0.65 of maximal shortening velocity (Vmax), before and after a conditioning stimulus (CS). As a result, mean power was increased to 1.28 ± 0.05 and 1.11 ± .05 of pre-CS values, when collapsed for shortening velocity in WT and skMLCK-/-, respectively (n = 10). In addition, fitting each data set to a second order polynomial revealed that WT mice had significantly higher peak power output (27.67 ± 1.12 W/ kg-1) than skMLCK-/- (25.97 ± 1.02 W/ kg-1), (p < .05). No significant differences in optimal velocity for peak power were found between conditions and genotypes (p > .05). Analysis with Urea Glycerol PAGE determined that RLC phosphate content had been elevated in WT muscles from 8 to 63 % while minimal changes were observed in skMLCK-/- muscles: 3 and 8 %, respectively. Therefore, the lack of stimulation induced increase in RLC phosphate content resulted in a ~40 % smaller enhancement of mean power in skMLCK-/-. The increase in power output in WT mice suggests that RLC phosphorylation is a major potentiating component required for achieving peak muscle performance during brief high frequency concentric contractions.

L'exception de non-subrogation: l'influence de ses principes justificatifs sur sa mise en oeuvre

À la lecture de l'article 2365 c.c.Q., le créancier et la caution ne peuvent pas percevoir les droits et les libertés que ce texte concrétise à leur encontre ou à leur profit. Pour pallier ce problème, les auteurs et la jurisprudence ont alors laissé place à leur imagination afin de tenter de classifier cette disposition à l'intérieur d'institutions juridiques éprouvées, le tout en vue de démythifier le contenu de la règle de droit. Pour notre part, nous considérons que l'exception de non-subrogation est une notion originale en soi, qui trouve sa source à l'intérieur même de son institution. La thèse que nous soutenons est que l'exception de non-subrogation, mode de libération qui a pour mission de combattre le comportement opportuniste, cristallise l'obligation de bonne foi en imposant implicitement au créancier une obligation de bonne subrogation. Tout manquement du créancier à cette obligation a comme conséquence de rendre le droit de créance du créancier irrecevable à l'égard de la caution devant les tribunaux. Ce précepte éclaircit le contexte de l'article 2365 C.c.Q. et, par le fait même, il permet de délimiter le contour de son domaine et de préciser ses conditions d'application. L'exception de non-subrogation est un mécanisme juridique qui date de l'époque romaine. Elle est maintenant intégrée dans presque tous les systèmes juridiques du monde, tant en droit civil qu'en common law. Dans la législation québécoise, elle s'est cristallisée à l'article 2365 C.c.Q. Il s'agit d'une disposition d'ordre public qui ne peut être invoquée que par la caution. Son application dépend du cumul de quatre conditions: 1) le fait du créancier; 2) la perte d'un droit subrogatoire; 3) le préjudice de la caution; 4) le lien causal entre les trois derniers éléments. Lorsque ces quatre conditions sont remplies, la caution est libérée de son engagement dans la mesure du préjudice qu'elle subit.

Sur l'inégalité de Visser

Soit p un polynôme d'une variable complexe z. On peut trouver plusieurs inégalités reliant le module maximum de p et une combinaison de ses coefficients. Dans ce mémoire, nous étudierons principalement les preuves connues de l'inégalité de Visser. Nous montrerons aussi quelques généralisations de cette inégalité. Finalement, nous obtiendrons quelques applications de l'inégalité de Visser à l'inégalité de Chebyshev.

Analyse par apprentissage automatique des réponses fMRI du cortex auditif à des modulations spectro-temporelles

L'application de classifieurs linéaires à l'analyse des données d'imagerie cérébrale (fMRI) a mené à plusieurs percées intéressantes au cours des dernières années. Ces classifieurs combinent linéairement les réponses des voxels pour détecter et catégoriser différents états du cerveau. Ils sont plus agnostics que les méthodes d'analyses conventionnelles qui traitent systématiquement les patterns faibles et distribués comme du bruit. Dans le présent projet, nous utilisons ces classifieurs pour valider une hypothèse portant sur l'encodage des sons dans le cerveau humain. Plus précisément, nous cherchons à localiser des neurones, dans le cortex auditif primaire, qui détecteraient les modulations spectrales et temporelles présentes dans les sons. Nous utilisons les enregistrements fMRI de sujets soumis à 49 modulations spectro-temporelles différentes. L'analyse fMRI au moyen de classifieurs linéaires n'est pas standard, jusqu'à maintenant, dans ce domaine. De plus, à long terme, nous avons aussi pour objectif le développement de nouveaux algorithmes d'apprentissage automatique spécialisés pour les données fMRI. Pour ces raisons, une bonne partie des expériences vise surtout à étudier le comportement des classifieurs. Nous nous intéressons principalement à 3 classifieurs linéaires standards, soient l'algorithme machine à vecteurs de support (linéaire), l'algorithme régression logistique (régularisée) et le modèle bayésien gaussien naïf (variances partagées).

Problème centre-foyer et application

Dans ce mémoire, nous étudions le problème centre-foyer sur un système polynomial. Nous développons ainsi deux mécanismes permettant de conclure qu’un point singulier monodromique dans ce système non-linéaire polynomial est un centre. Le premier mécanisme est la méthode de Darboux. Cette méthode utilise des courbes algébriques invariantes dans la construction d’une intégrale première. La deuxième méthode analyse la réversibilité algébrique ou analytique du système. Un système possédant une singularité monodromique et étant algébriquement ou analytiquement réversible à ce point sera nécessairement un centre. Comme application, dans le dernier chapitre, nous considérons le modèle de Gauss généralisé avec récolte de proies.

Les procédés scripturaux des salons de clavardage (en français, en anglais et en espagnol) chez les adolescents et les adultes

L’un des aspects les plus percutants des avancées de la technologie des quinze dernières années a trait à la communication médiée par ordinateur : clavardage, messagerie instantanée, courrier électronique, forums de discussion, blogues, sites de réseautage social, etc. En plus d’avoir eu un impact significatif sur la société contemporaine, ces outils de communication ont largement modifié les pratiques d’écriture. Notre objet d’étude est le clavardage en groupe qui offre la possibilité aux scripteurs de communiquer simultanément entre eux. Cet outil de communication présente deux caractéristiques importantes aux plans discursif et communicationnel. Premièrement, on admet de façon générale que le clavardage est une forme de communication hybride : le code utilisé est l’écrit, mais les échanges de messages entrent dans une structure de dialogue qui rappelle l’oral. Deuxièmement, le caractère spontané du clavardage impose la rapidité, tant pour l’encodage que pour le décodage des messages. Dans le cadre d’une étude comparative réalisée sur les pratiques scripturales des clavardeurs francophones (Tatossian et Dagenais 2008), nous avons établi quatre catégories générales pour rendre compte de toutes les variantes scripturales de notre corpus : procédés abréviatifs, substitutions de graphèmes, neutralisations en finale absolue et procédés expressifs. Nous voulons maintenant tester la solidité de notre typologie pour des langues dont le degré de correspondance phonético-graphique diffère. En vertu de l’hypothèse de la profondeur de l’orthographe (orthographic depth hypothesis [ODH]; Katz et Frost 1992) selon laquelle un système orthographique transparent (comme l’italien, l’espagnol ou le serbo-croate) transpose les phonèmes directement dans l’orthographe, nous vérifierons si nos résultats pour le français peuvent être généralisés à des langues dont l’orthographe est dite « transparente » (l’espagnol) comparativement à des langues dont l’orthographe est dite « opaque » (le français et l’anglais). Pour chacune des langues, nous avons voulu répondre à deux question, soit : 1. De quelle manière peut-on classifier les usages scripturaux attestés ? 2. Ces usages graphiques sont-ils les mêmes chez les adolescents et les adultes aux plans qualitatif et quantitatif ? Les phénomènes scripturaux du clavardage impliquent également l’identité générationnelle. L’adolescence est une période caractérisée par la quête d’identité. L’étude de Sebba (2003) sur l’anglais démontre qu’il existe un rapport entre le « détournement de l’orthographe » et la construction identitaire chez les adolescents (par ex. les graffitis, la CMO). De plus, dans ces espaces communicationnels, nous assistons à la formation de communautés d’usagers fondée sur des intérêts communs (Crystal 2006), comme l’est la communauté des adolescents. Pour la collecte des corpus, nous recourrons à des échanges effectués au moyen du protocole Internet Relay Chat (IRC). Aux fins de notre étude, nous délimitons dans chacune des langues deux sous-corpus sociolinguistiquement distincts : le premier constitué à partir de forums de clavardage destinés aux adolescents, le second à partir de forums pour adultes. Pour chacune des langues, nous avons analysé 4 520 énoncés extraits de divers canaux IRC pour adolescents et pour adultes. Nous dressons d’abord un inventaire quantifié des différents phénomènes scripturaux recensés et procédons ensuite à la comparaison des résultats.

Représentation d'un polynôme par un circuit arithmétique et chaînes additives

Un circuit arithmétique dont les entrées sont des entiers ou une variable x et dont les portes calculent la somme ou le produit représente un polynôme univarié. On assimile la complexité de représentation d'un polynôme par un circuit arithmétique au nombre de portes multiplicatives minimal requis pour cette modélisation. Et l'on cherche à obtenir une borne inférieure à cette complexité, et cela en fonction du degré d du polynôme. A une chaîne additive pour d, correspond un circuit arithmétique pour le monôme de degré d. La conjecture de Strassen prétend que le nombre minimal de portes multiplicatives requis pour représenter un polynôme de degré d est au moins la longueur minimale d'une chaîne additive pour d. La conjecture de Strassen généralisée correspondrait à la même proposition lorsque les portes du circuit arithmétique ont degré entrant g au lieu de 2. Le mémoire consiste d'une part en une généralisation du concept de chaînes additives, et une étude approfondie de leur construction. On s'y intéresse d'autre part aux polynômes qui peuvent être représentés avec très peu de portes multiplicatives (les d-gems). On combine enfin les deux études en lien avec la conjecture de Strassen. On obtient en particulier de nouveaux cas de circuits vérifiant la conjecture.