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Exploiting Nearest Neighbor Mixing: Nearest Neighbor Poisoning
No full textFederated Learning (FL) enables multiple data holders (workers) to collaboratively train models without exposing their local datasets. However, some participants may behave in faulty or malicious ways (Byzantine), sending corrupted updates that hinder convergence. Byzantine FL seeks to ensure the robustness of distributed learning algorithms against such adversarial behavior. The challenge becomes more severe under data heterogeneity, where distinguishing Byzantine machines from benign but atypical ones is difficult. The Nearest Neighbor Mixing (NNM) defense has been proposed as a theoretically optimal solution, claiming strong robustness guarantees and demonstrating impressive empirical results.In this paper, we challenge these guarantees by introducing Nearest Neighbor Poisoning (NNP), a novel attack specifically designed to break NNM. We empirically show that NNP substantially degrades model performance across diverse heterogeneous settings-sometimes causing more than a 50% higher test error compared to other stateof-the-art attacks. Even against defenses other than NNM, NNP often remains the most damaging attack. These results highlight that robust Byzantine FL under heterogeneous data remains an open and unresolved problem. Our implementation is publicly available 1 .</div
Ce que vivent ceux qui soignent : Expérience vécue et intelligence sensible lors de premières rencontres avec des patients
No full textInternational audienceL'expérience vécue des soignants lors de premiers rendez-vous avec des patients est marquée par une dynamique complexe où se croisent leur savoir professionnel et leur ressenti personnel. Ces moments sont essentiels car ils déterminent souvent la qualité de la relation thérapeutique. L'intelligence sensible, qui se manifeste par une qualité de présence et d'écoute à l'autre et à soi, ainsi que par une capacité à percevoir des indices verbaux et non verbaux dans la situation, joue un rôle crucial dans l'établissement de cette relation. Les soignants, qu'ils soient infirmiers, médecins ou psychothérapeutes, mobilisent des compétences intersubjectives et une forme d'attention particulière. Celles-ci ne se limitent pas aux mots de l'entretien clinique, mais intègrent également les sensations corporelles et émotionnelles qui émergent pendant l'interaction. En ce sens, l'expérience vécue des soignants -leurs ressentis et leurs perceptions -est aussi significative que l'évaluation objective des symptômes du patient. Les premières rencontres, souvent chargées d'asymétrie de pouvoir, sont aussi des moments où se joue l'établissement de la confiance. C'est dans ces instants que les soignants peuvent dépasser les rôles sociaux imposés pour engager une relation plus humaine et équilibrée, centrée sur l'individu. Par ailleurs, ces premières interactions offrent aux soignants une occasion de pratiquer la réflexion sur leur propre vécu et d'ajuster leur pratique. Cette réflexion, alimentée par l'analyse des perceptions sensorielles et des gestes attentionnels, peut permettre de transformer leur approche du soin
Blaise Pascal : la conversion de l'homme
No full textBlaise Pascal, la conversion : naturellement, l'on pense à la conversion de l'homme singulier qu'était Pascal ; cependant, son projet d'Apologie de la religion chrétienne, demeuré à l'état fragmentaire des Pensées, montre assez son ardent désir que sa conversion profite à d'autres. Tout homme, tout être humain, dans sa grandeur et sa misère, est appelé à la conversion. Ce supplément, issu d'un colloque qui s'est tenu à l'Institut catholique de Paris à l'occasion du quatrième centenaire de la naissance de Pascal, les 22 et 23 novembre 2023, explore l'expérience et la proposition pascaliennes de conversion sous les angles historique, littéraire, philosophique et théologique. Les contributions mettent en lumière la complexité de la situation religieuse et intellectuelle de la France à l'époque de Pascal, l'étonnante fécondité de son œuvre chez des auteurs aussi différents que Paul Claudel, Maurice Barrès ou André Suarès, les paradoxes de l'homme converti entre humble docilité et grandeurs, le rôle médiateur du Christ qui révèle et résout la disproportion de l'homme en lui révélant et en lui communiquant l'amour de Dieu
Teleconsultation cabins: a response to France’s healthcare access crisis?
No full textInternational audienceThe article analyzes the implementation of the teleconsultation cabins in spaces accessible to the public in France from 2018 to March 2025. The cabins are connected devices located in places generally not dedicated to providing healthcare consultations and treatments, enabling residents to receive such services from medical professionals through connected devices. These devices, developed by private companies, were identified and promoted by the French government as part of its French Tech policy. As such, they were presented as a tool to fight against medical desertification. This study compares this promise with the reality of its implementation. A spatial analysis is proposed, based on a database of all 6105 cases already installed in France, collected specifically for the study, showing that the new teleconsultation facilities appear primarily in territories already relatively well-equipped with access to medical care and less frequently directly in response to medical desertification. The study also shows that what mainly determines the location of these devices is the prior presence of pharmacies on the territory. The article concludes with three proposed scenarios on future development of teleconsultation cabins in public places in France.Similar c
Exploiter les réseaux neuronaux graphiques pour la détection des attaques dans les systèmes IoT
No full textInternational audienceThe increasing interconnectivity of Internet-of-Things (IoT) has exposed them to diverse cyber threats and adversarial attacks, distributed denial-of-service (DDoS) attacks, spoong and man-in-the-middle intrusions, malware injections, ransomware, and adversarial machine learning exploits. To detect these attacks, this research leverages Graph Neural Networks (GNNs) for intrusion detection and attack analysis by exploiting the graph's intrinsic structure of communication networks and sessions. We propose advanced GNN-based models that extract highdimensional features from IoT networks and enable in-depth analysis of packets. By representing IoT networks as graphs, GNNs eectively capture the intricate interactions and dependencies among network components. The proposed models were trained on three distinct datasets, namely ToN-IoT, NF-BoT-IoT, and GraSecIoT, to perform detection tasks, including binary classication to dierentiate normal from malicious behavior and multi-class classication to identify one or more underlying attacks. The experimental results validate the eectiveness of graph neural networks in detecting malicious activities and categorizing attack types, thereby oering a robust solution for securing IoT environments.L'interconnectivité croissante de l'Internet des objets (IoT) les expose à diverses cybermenaces et attaques malveillantes, telles que les attaques par déni de service distribué (DDoS), les intrusions de type « spoofing » et « man-in-the-middle », les injections de logiciels malveillants, les ransomwares et les exploits malveillants basés sur l'apprentissage automatique. Pour détecter ces attaques, cette recherche exploite les réseaux neuronaux graphiques (GNN) pour la détection des intrusions et l'analyse des attaques en exploitant la structure intrinsèque des réseaux de communication et des sessions du graphe. Nous proposons des modèles avancés basés sur les GNN qui extraient des caractéristiques à haute dimension des réseaux IoT et permettent une analyse approfondie des paquets. En représentant les réseaux IoT sous forme de graphes, les GNN capturent efficacement les interactions et les dépendances complexes entre les composants du réseau. Les modèles proposés ont été entraînés sur trois ensembles de données distincts, à savoir ToN-IoT, NF-BoT-IoT et GraSecIoT, afin d'effectuer des tâches de détection, notamment la classification binaire pour différencier les comportements normaux des comportements malveillants et la classification multi-classes pour identifier une ou plusieurs attaques sous-jacentes. Les résultats expérimentaux valident l'efficacité des réseaux neuronaux graphiques dans la détection des activités malveillantes et la catégorisation des types d'attaques, offrant ainsi une solution robuste pour sécuriser les environnements IoT
PriviRec: Confidential and Decentralized Graph Filtering for Recommender Systems
No full textInternational audienceRecent advances in recommender systems have shown that relying on graph filters, such as the normalized item-item adjacency matrix and the ideal low-pass filter yields competitive performance and scales better than Graph Convolutional Networks-based solutions. However, these solutions require centralizing user data, which raises concerns over data privacy, security, and the monopolization of user data by a few actors. To address those concerns, we propose PriviRec and PriviRec-k, two complementary recommendation frameworks. In PriviRec, we show that it is possible to decompose widely used filters so that they can be computed in a distributed setting using Secure Aggregation and a distributed version of the Randomized Power Method, without revealing individual users contributions. PriviRec-k extends this approach by having users securely aggregate low-rank projections of their contributions, enabling a tunable balance between communication overhead and recommendation accuracy. We demonstrate theoretically as well as experimentally on Gowalla, Yelp2018, and Amazon-Book that our methods achieve performance comparable to centralized state-of-the-art recommender systems and superior to decentralized ones, while preserving confidentiality and low communication and computational overheads
Instituer le droit au logement : les associations dans la fabrique de la loi Besson (1980-1995)
No full textInternational audience« Que des chercheurs se penchent sur les initiatives des associations engagées dans l’action pour le logement des plus démunis est d’une importance tout à fait essentielle tant demeurent immenses les besoins et indispensable l’implication d’acteurs associatifs… » Louis Besson À partir d’une enquête socio-historique, cet ouvrage retrace la genèse de la loi Besson (1990) et met en lumière le rôle central des associations dans la construction du droit au logement. Il explore comment, en croisant le social et la pierre, ces acteurs ont développé des pratiques innovantes, transformé les modalités d’action publique et porté une cause dans l’espace politique. Ce retour historique permet de comprendre les fondements du droit au logement en France, mais aussi les racines de tensions encore vives dans les politiques actuelles
Analyse des modalités d’ancrage territorial des filières de compostage des biodéchets ménagers dans l’aire métropolitaine de Lyon
No full textInternational audienceLa valorisation des biodéchets ménagers, devenue obligatoire depuis le 1er janvier 2024, est assurée dans l’aire métropolitainede Lyon par trois filières de compostage : compostage de proximité, vermicompostage de proximité et compostage en plateforme.Elle s’inscrit dans une logique de réduction des émissions liées à leur incinération et une perspective d’économie circulaire par unretour au sol. A partir d’une enquête de terrain, cet article interroge les modalités d’ancrage de ces trois filières, renseignant ainsileurs relations (complémentarité, concurrence, etc.), leurs forces et faiblesses, leurs conditions de maintien et leurs potentialitésde changement de modèle vers une bioéconomie circulaire locale. Il en résulte que chacune des filières repose sur des modalitésd’ancrage spécifiques et multiformes. Le compostage de proximité est porté par un engagement citoyen et des relations de voisinage.Le vermicompostage de proximité vise la cohésion sociale et la remédiation de quartier. Le compostage en plateforme s’appuie sur desacteurs spécialisés et permet un bouclage territorial notamment par l’agriculture (de l’assiette au champ). Ces filières représententdes modèles distincts, parfois complémentaires, de la durabilité, traduisant des arbitrages politiques territoriaux
Inferring Communities of Interest in Collaborative Learning-based Recommender Systems
No full textInternational audienceCollaborative-learning-based recommender systems, such as those employing Federated Learning (FL) and Gossip Learning (GL), allow users to train models while keeping their history of liked items on their devices. While those methods were seen as promising for enhancing privacy, recent research has shown that collaborative learning can be vulnerable to various privacy attacks. In this paper, we propose a novel attack called Community Inference Attack (CIA), which enables an adversary to identify community members based on a set of target items. What sets CIA apart is its efficiency: it operates at a low computational cost by eliminating the need for training surrogate models. Instead, it uses a comparison-based approach, inferring sensitive information by comparing users' models rather than targeting any specific individual model. To evaluate the effectiveness of CIA, we conduct experiments on three real-world recommendation datasets using two recommendation models under both fedarated and gossip-like settings. The results demonstrate that CIA can be up to 10 times more accurate than random guessing. Additionally, we evaluate two mitigation strategies: Differentially Private Stochastic Gradient Descent (DP-SGD) and a Share less policy, which involves sharing fewer, less sensitive model parameters. Our findings suggest that the Share less strategy offers a better privacy-utility trade-off, especially in GL
