Documents dont l'auteur est "Neal, Christopher"
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Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
B
Baghalizadeh Moghadam, N., Neal, C., Boucetta, S. I., Cuppens, F., & Boulahia Cuppens, N. (août 2025). Semantic and Graph-Based Unsupervised Learning for Insider Threat Detection Using User Activity Sequences [Communication écrite]. 22nd Annual International Conference on Privacy, Security, and Trust (PST 2025), Fredericton, NB, Canada (7 pages). Lien externe
Baghalizadeh Moghadam, N., Neal, C., Cuppens, F., & Boulahia Cuppens, N. (décembre 2024). NLP and Neural Networks for Insider Threat Detection [Communication écrite]. 23rd International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications (TrustCom 2024), Sanya, China. Lien externe
G
Gourceyraud, M., Ben Salem, R., Neal, C., Cuppens, F., & Boulahia Cuppens, N. (octobre 2025). Federated Intrusion Detection System Based onUnsupervised Machine Learning [Communication écrite]. 20th International Conference on Risks and Security of Internet and Systems (CRiSIS 2025), Gatineau, QC, Canada. Publié dans Lecture notes in computer science. Lien externe
Grzeczkowicz, R. J. É., Neal, C., Baghalizadeh Moghadam, N., Boulahia Cuppens, N., & Cuppens, F. (novembre 2024). Classifying Insider Threat Scenarios Through Explainable Articial Intelligence [Communication écrite]. Risks and Security of Internet and Systems (CRiSIS 2024), Aix-en-Provence, France. Publié dans Lecture notes in computer science. Lien externe
S
Saint-Hilaire, K., Neal, C., Cuppens, F., Boulahia Cuppens, N., Bassi, F., & Hadji, M. (2025). A real-time automated attack-defense graph generation approach. Journal of Information Security and Applications, 94, 104266 (28 pages). Lien externe
Saint-Hilaire, K., Neal, C., Cuppens, F., Boulahia Cuppens, N., & Bassi, F. (décembre 2024). Attack-Defense Graph Generation: Instantiating Incident Response Actions on Attack Graphs [Communication écrite]. 23rd International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications (TrustCom 2024), Sanya, China. Lien externe