Introduction à la cryptologie

Table des matières 1. Terminologie La cryptologie est une science mathématique qui comporte deux branches : la cryptographie et la cryptanalyse. La cryptographie traditionnelle est l'étude des méthodes permettant de transmettre des données de manière confidentielle. La cryptanalyse, à l'inverse, est l'étude des procédés cryptographiques dans le but de trouver des faiblesses et, en particulier, de pouvoir décrypter des textes chiffrés. - Figure 1. 2. Si le but traditionnel de la cryptographie est d'élaborer des méthodes permettant de transmettre des données de manière confidentielle, la cryptographie moderne s'attaque en fait plus généralement aux problèmes de sécurité des communications. 2.1. La confidentialité est historiquement le premier problème posé à la cryptographie. 2.1.1. Dans la cryptographie conventionnelle, les clefs de chiffrement et de déchiffrement sont identiques : c'est la clef secrète, qui doit être connue des tiers communiquants et d'eux seuls. - Figure 2. - Figure 3.

Portail:Cryptologie Une page de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Introduction La cryptologie, du grec cruptos : étymologiquement la science du secret, ne peut être vraiment considérée comme une science que depuis peu de temps. Cette science englobe la cryptographie — l'écriture secrète — et la cryptanalyse — l'analyse de cette dernière. On peut dire que la cryptologie est un art ancien et une science nouvelle : un art ancien car Jules César l'utilisait déjà et il fit son apparition dans l'ancien testament sous la forme du code Atbash ; une science nouvelle parce que ce n'est que depuis les années 1970 que c'est un thème de recherche scientifique académique (comprendre universitaire). Participez au projet ! Il existe de nombreux moyens pour aider à améliorer cette encyclopédie : Corriger les articles existants et les ébauchesCréer de nouveaux articles (voir les articles à créer)Illustrer les articlesVisiter le projet

dcode.fr : Anagrammes, Mots croisés, Cryptographie, Solveurs etc. La Business Intelligence, cost-killer mais user-friendly Pour améliorer les prises de décision sur sa production mondiale, la société d'études de marché GfK a mis en place un système global de collecte de données. Avec la volonté d'adapter l'outil aux contraintes et aux besoins de ses utilisateurs. Si notre groupe international dispose bien sûr d'outils de pilotage financiers, les indicateurs qu'ils produisent ne sont pas reliés à la production. Nous ne possédons ni outils, ni indicateurs partagés pour piloter cette dernière dans la centaine de pays où nous sommes présents. Par exemple, il s'agit de mesurer combien d'heures requiert telle activité ou quelle est la proportion de prestations achetées à des sous-traitants pour répondre à telle ou telle demande. Aller vite, miser sur des outils intuitifs Par expérience, je sais qu'un projet de ce type doit aller vite et qu'une grande attention doit être portée à l'ergonomie de l'outil. Aller vers la mesure de coûts unitaires

Exploration de données Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Vous lisez un « bon article ». L'utilisation industrielle ou opérationnelle de ce savoir dans le monde professionnel permet de résoudre des problèmes très divers, allant de la gestion de la relation client à la maintenance préventive, en passant par la détection de fraudes ou encore l'optimisation de sites web. L'exploration de données[2] fait suite, dans l'escalade de l'exploitation des données de l'entreprise, à l'informatique décisionnelle. Histoire[modifier | modifier le code] Collecter les données, les analyser et les présenter au client. De 1919 à 1925, Ronald Fisher met au point l'analyse de la variance comme outil pour son projet d'inférence statistique médicale. L'arrivée progressive des micro-ordinateurs permet de généraliser facilement ces méthodes bayésiennes sans grever les coûts. Applications industrielles[modifier | modifier le code] Par objectifs[modifier | modifier le code] Par secteurs d'activités[modifier | modifier le code]

Data Mining: An Introduction By this point in time, you've probably heard a good deal about data mining -- the database industry's latest buzzword. What's this trend all about? To use a simple analogy, it's finding the proverbial needle in the haystack. In this case, the needle is that single piece of intelligence your business needs and the haystack is the large data warehouse you've built up over a long period of time. Data Mining in Business Through the use of automated statistical analysis (or "data mining") techniques, businesses are discovering new trends and patterns of behavior that previously went unnoticed. Gathering Data The first step toward building a productive data mining program is, of course, to gather data! Selecting an Algorithm At this point, take a moment to pat yourself on the back. Regression Regression is the oldest and most well-known statistical technique that the data mining community utilizes. Classification Other Techniques Data Mining Products Moving On

Informatique décisionnelle (Business intelligence) Juin 2016 Introduction à l'informatique décisionnelle On qualifie d'informatique décisionnelle (en anglais « Business intelligence », parfois appelé tout simplement « le décisionnel ») l'exploitation des données de l'entreprise dans le but de faciliter la prise de décision par les décideurs, c'est-à-dire la compréhension du fonctionnement actuel et l'anticipation des actions pour un pilotage éclairé de l'entreprise. Les outils décisionnels sont basés sur l'exploitation d'un système d'information décisionnel alimenté grâce à l'extraction de données diverses à partir des données de production, d'informations concernant l'entreprise ou son entourage et de données économiques. Un outil appelé ETL (Extract, Transform and Load) est ainsi chargé d'extraire les données dans différentes sources, de les nettoyer et de les charger dans un entrepôt de données. Reporting Datawarehouse/Datamart Pour approfondir Formation Business Intelligence Voitures Break Occasion Défi 22 jours - Gratuit Choix Abri Piscine