Réseaux complexes et validation

Catalogue des cours de Télécom SudParis

Code

IGFF NET 4103

Niveau

M1

Graduate

Graduate

Semestre

Fall

Domaine

Réseaux

Programme

Programme Ingénieur

Langue

Français/French

Crédits ECTS

3

Heures programmées

30

Charge de travail

75

Coordonnateur(s)

Département

  • Réseaux et Services de Télécom
  • Réseaux et Services Multimédia Mobiles

Acquis d'apprentissage

À l’issue de la première partie du module
1. Les étudiants seront capables d’utiliser et de concevoir dans le langage python les différents algorithmes classiquement utilisés pour la manipulation de graphes :
1.a. Conception d’un algorithme de parcours de graphes
1.b. Conception des algorithmes pour le calcul des métriques suivantes :
1.b.i. Closeness,
1.b.ii. Betweeness
2. Les étudiants seront capables d’appliquer l'algorithme du PageRank pour indexer les pages web d'une base de données des pages des Wikipédia ainsi que concevoir algorithme dans le langage python
2.a. Expliciter la problématique de la classification des pages web
2.b. Représenté du web sous la forme d’un graphe dirigé
2.c. Présenter un graphe sous la forme d’une matrice stochastique
2.d. Résoudre le vecteur d’état stationnaire d’une chaîne de Markov
2.e. Définir les conditions d’applicabilités d’une chaîne de Markov dans le cadre du théorème de Perron–Frobenius
2.f. Transformer la matrice du graphe du web afin qu’il garantisse les conditions d’applicabilité du théorème de Perron–Frobenius
2.g. Concevoir un algorithme utilisant la sparcité du graphe du web pour résoudre le problème du PageRank pour les très grands graphes.
3. Les étudiants seront capables de distinguer et raisonner sur les différentes classes de graphes suivantes :
3.a. Les graphes Scale-free (sans échelle)
3.b. Les graphes petit monde
3.c. Les graphes aléatoires
4. Les étudiants seront capables d’analyser et d’identifier les critères qui définissent la robustesse et la résilience d’un graphe.
5. Les étudiants seront capables de modéliser les processus dynamiques en réseau suivant :
5.a. Mécanismes de diffusion, et cascade informationnelle dans les réseaux sociaux
5.b. Algorithmes de détection de communauté dans les graphes.
6. Lors de la dernière séance du module, les étudiants seront capables de formuler à l’oral la problématique d’un article scientifique, et interpréter la problématique décrite dans l’article scientifique par une/des notions développées durant ce module.

A l’issue de la deuxième partie de ce module portant sur la validation des systèmes communicants, les étudiants seront capables de :
7. D’appliquer les techniques de modélisation/spécifications adaptées à la validation des protocoles de communication dans le contexte d’un TP simple en utilisant un outil industriel,
8. D’énumérer les techniques majeures de monitorage réseaux appliquées aux tests fonctionnels et non-fonctionnels des protocoles et services,
9. D’énumérer certains outils industriels pour le monitorage,
10. Sélectionner, à partir d’exemples simples, les techniques de génération automatisée de scripts de test à partir des spécifications et de les appliquer à des automates abstraits extraits de cas d’étude réels.
11. Les étudiants pourront notamment désigner et définir les notations standardisées communément utilisées pour la représentation des scripts de test.

Contenu

Reseaux Complexes:
1) Lois de d’échelle
2) Rappel de théorie des graphes
3) Graphes aléatoires
4) Propriétés statistiques remarquables des grands graphes de terrain (graphe du web)
a) Effet petit monde
b) Lois d’échelle dans les grands graphes
c) Modélisation des grands graphes
d) Structure de l’internet
5) Détections de communautés dans les graphs graphes de terrain
a) Application aux réseaux sociaux en ligne
6) Navigation dans les graphes (Algorithme du PageRank)
7) Robustesse des grands systèmes
a) Panne en cascade
b) Robustesse de l’Internet
8) Mécanismes de diffusion de l’information dans les graphes (modélisation épidémie, Marketing virale dans les réseaux sociaux)

Test des protocoles et services:
9) Les techniques de spécifications des protocoles et services communicants
a) model-based testing
b) ITU-T SDL et SySML
10) Les techniques de génération automatisée de scripts de test
a) à partir des modèles
b) expérience du terrain
11) Les notations standardisées d'exécution des test.
a) ETSI TDL et TTCN3
12) Les techniques de monitorage réseaux appliquées aux tests
a) test passif
b) DPI - Deep Packet Inspection
13) Les outils industriels pour le test
a) outils de test actif/passif
b) outils de monitorage pour le test.

Prérequis

Bases sur les protocoles.

Mots-clés

Grands Graphes, systèmes complexes, réseaux sociaux, graph du web, diffusion de l’information dans les grands graphes, validation, test actif, monitorage, spécifications et notations standard.

Formule de l'évaluation

● 1er session = CF1
● 2e session = CF2
● Devoir = D1
● Note finale = 60%: MAX(CF1, MIN(13, CF2)), 40%: D1

Compétences CDIO

Compétences principales

  • 1.1.1 - Mathématiques (y compris statistiques)
  • 2.1.2 - Modélisation
  • 2.3.2 - Emergence et interactions dans les systèmes
  • 4.4.5 - Conception multidisciplinaire
  • 4.5.5 - Test, vérification, validation et certification

Compétences secondaires

  • 2.3.1 - Penser globalement
  • 4.1.3 - Réglementation de l'ingénierie
  • 4.1.5 - Enjeux contemporains
  • 4.5.3 - Processus de réalisation logicielle
Fiche mise à jour le 28/08/2018