Arnaud Rougetet

Réalisation d'une application VR sur Quest d'entrainement au putting :

. Recherches afin de recréer une physique réaliste

• Conception de l’architecture logicielle de l’application

• Développement de l’application en fonction de l’architecture et

des besoins artistiques

• Déploiement de la version finale sur l’Oculus store

Les CNN sont beaucoup utilisés dans des tâches de classification d'images. Seulement, nous pouvons facilement les tromper en générant des "adversarial examples", ou exemples antagonistes, qui cherchent à tromper un classifieur en modifiant une image de manière imperceptible . Motivé par le contexte de la stéganographie, un protocole itératif a été proposé par Bernard et al. pour générer des contenus stéganographiques antagonistes de plus en plus sécurisés au fur et à mesure des itérations. L'idée de ce projet de recherche est d'essayer d'appliquer ce protocole à des tâches de classification comme la reconnaissance d'image de CIFAR10. L'objectif de ce projet à été d'évaluer si l'entraînement sur une base antagoniste générée par notre protocole permettrait d'améliorer la sécurité d'un classifieur, et ce en le comparant à d'autres contre-attaques de la littérature. Le travail d'implémentation a été développé dans l'environnement Tensorflow en attaquant un classifieur léger travaillant sur la base CIFAR10.

Reprise de l'application développé pendant le stage afin de l'amené vers une version final :

. Portage de l'app en VueJS

. Portage d'un prototype vers une version final