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Martin Schoeller est un photographe dont le nom ne vous dit peut-être pas grand chose, mais en regardant les photos de sa série Close Up vous vous direz sûrement que vous les avez déjà vu quelque part. En effet, ces photos ont fait la une de nombreux magazines, comme cette photo de Mark Zuckerberg qui a fait la Une du Times (Person of The Year)

Né à Munich en 1968, Martin Schoeller est un photographe allemand qui réside actuellement à New York. Il a été assistant d’Annie Leibovitz de 1993 à 1996, et s’est ensuite très vite tourné vers la photographie de portrait.

En 2009, Martin Schoeller rejoint The New Yorker en tant que portraitiste attitré.

Dans sa série Close Up, Martin Schoeller immortalise ses modèles dans le style le plus pur et radical : un plan rapproché qui met face à face le sujet et l’observateur. De ces portraits, il émane une certaine lévitation, et on dirait que c’est le sujet qui nous observe, alors que c’est normalement l’inverse.

En 2005, Martin Schoeller a sorti le livre Close Up, qui regroupe de très nombreux portraits célèbres dans 128 pages.

Retrouvez l’ensemble des photos de la série Close Up sur le portfolio de Martin Schoeller.Pour aller plus loin :

• Planète Parr au Jeu de Paume
• Martin Wonnacott : just a drink ?
• Sunday Links

Lors d’un très récent séminaire, Locita a eu l’occasion de découvrir l’avancée des travaux menés par Adrien Friggeri et Eric Fleury (responsable scientifique de l’équipe Inria DNET). Voici près d’un an (le 14 février 2011), ces deux chercheurs ont lancé Fellows, une expérience sociale sur le réseau Facebook, à laquelle chacun d’entre vous est d’ailleurs libre de participer.

L’objectif scientifique poursuivi dans ces travaux vise à proposer une mesure pouvant évaluer la qualité intrinsèque d’un groupe de personnes au sein d’un réseau. La mesure proposée par l’équipe DNET se nomme la cohésion. Elle repose en partie sur une notion de sociologie connue sous le nom de fermeture triadique (les gens ont tendance à se lier d’amitié avec les amis de leurs amis) et donc sur l’importance des liens faibles.

Un groupe va être de cohésion forte s’il contient un grand nombre de triangles assurant une forte densité de relations et si, dans le même temps,  il ne coupe pas de triangles vers l’extérieur du groupe, mais uniquement des liens faibles. Les liens faibles sont les liens par lesquels l’information nouvelle transite le plus ; (nos amis proches gravitent dans les mêmes cercles que nous et par conséquence, ne nous apprennent pas grand chose de nouveau, in fine). Ils font donc naturellement le pont entre une communauté et le reste du réseau.

Il faut préciser que depuis le lancement de Fellows, et à l’instar de Google + et de ses cercles, Facebook facilite un peu plus ces regroupements sous forme de listes thématiques, mais celles-ci ne se fondent que sur les profils en prenant en compte uniquement des informations entrées par les utilisateurs. On regroupe ceux qui ont précisé, par exemple, qu’ils avaient étudié dans le même lycée, ceux qui ont indiqué qu’ils travaillent dans la même entreprise, ceux qui habitent la même commune, qui ont déclaré un lien de parenté, etc… Cette approche est complètement orthogonale à Fellows qui, à partir de cette mesure de cohésion, va fait ressortir une information qui est présente de manière implicite dans la structure du réseau.

Interview de Eric Fleury, responsable de l’équipe DNET

Le principe : Fellows propose une organisation de vos listes de contacts (amis Facebook) et vous demande de noter chacun des groupes proposés.

Comment fonctionne précisément Fellows ?

Pour cette expérience, nous exploitons uniquement les informations de connexions entre individus, « qui est ami avec qui ? », et nous nous appuyons sur des résultats issus d’études sociologiques que nous introduisons dans le domaine de l’analyse des réseaux au sens large du terme, sous la forme d’une mesure, la cohésion. Cette cohésion quantifie à quel point un ensemble de personnes forment un groupe au sens social du terme. Cette mesure sert de pierre angulaire à un algorithme de génération de groupes.

 

Fellows pour vérifier la fiabilité de cette mesure ?

Afin de valider le modèle de groupes sociaux que nous avons établi, il est nécessaire que nous le confrontions à la réalité. C’est pourquoi Adrien a développé cette expérience consistant à présenter à un utilisateur de Facebook la liste des groupes que nous calculons et à lui demander d’évaluer la pertinence de chacun d’eux. Par ailleurs, nous proposons — si l’utilisateur le souhaite — de créer automatiquement des listes d’amis dans Facebook, réduisant ainsi le temps nécessaire à la configuration de cette fonctionnalité. (source Inria)

L’idée de créer des listes est bien de partager votre information vers des groupes créés selon votre volonté et que vers ce groupe-là, protégeant ainsi l’exposition des informations publiées sous Facebook. Sur Facebook, tous les liens entre individus sont similaires : tout le monde est “ami”, ce qui manque de granularité : il est évident que certaines informations n’ont pas vocation à être diffusées à tous vos “amis” mais plutôt à rester dans une sphère donnée (familiale et pas professionnelle, par exemple).

L’intérêt de Fellows

Fellows permet donc de simplifier la création de listes, notamment quand l’utilisateur possède déjà un très grand nombre de contacts. Les approches existantes de détection de communautés tentent de partitionner vos amis, ce qui par définition induit qu’un ami est dans un seul groupe (ou à une liste, selon la nouvelle classification Facebook). Or, ceci est illusoire car dans notre quotidien, tant professionnel que personnel, nous pourrions classer telle ou telle personne dans plusieurs groupes selon son profil. Il est donc important que les groupes (ou listes) puissent se recouvrir.

Ce recouvrement est aussi primordial puisque, comme nous le faisons tous sur Facebook par exemple, ce sont ces amis “partagés” qui facilitent la transmission d’un groupe à un autre, une forme de mutualisation permanente. Fellows a donc intégré des principes sociologiques  ainsi que ce qu’Eric Fleury nomme “la notion fondamentale de triangle et de lien faible, pour l’appliquer à l’analyse des réseaux“.

La propriété de fermeture triadique dans les réseaux sociaux exprime simplement la chose suivante : «  Si je connais deux personnes, il y a de fortes chances pour que ces deux personnes se connaissent ». Or, bien entendu, il arrive que cela ne soit pas le cas, notamment lorsque ce qui me lie à chacun de ces deux individus est de nature différente (par exemple, lorsque l’un des deux est un ami proche et l’autre un collègue de travail).

Mettre l’accent sur les triangles permet de différencier virtuellement la nature des liens, et donc de faire ressortir les groupes qui viennent naturellement de contextes différents.

Lors de l’expérience Fellows, nous enregistrons certaines statistiques non nominatives comme le nombre de groupes, le nombre de listes et la corrélation qu’il y a entre la pertinence des groupes ainsi créés virtuellement et notés par l’utilisateur et leur cohésion.

En voici d’ailleurs une vidéo explicative:

Cliquer ici pour voir la vidéo.

Un premier bilan

Quelques mois après le lancement de l’expérience, (3000 participants, 75.000 communautés créées dont 16.000 employés pour créer des listes) près des deux tiers des groupes ainsi créés et notés étaient jugés pertinents, voire très pertinents.

Ce qui est important n’est pas essentiellement le fait que les utilisateurs notent bien les groupes (car on leur présente tous les groupes couvrant leurs amis, y compris des groupes de faible cohésion).

Ce qui est très important et sert de « validation » est la très forte corrélation entre une cohésion élevée et le ressenti par l’utilisateur que le groupe proposé ait du sens (d’un point de vue social et de l’ensemble de personnes).

Aujourd’hui l’équipe DNET confirme “Notre métrique, la cohésion, est une mesure de qualité. Nous  avons  une mesure quantitative de la notion de groupe social, qui est extrêmement corrélée à la perception des utilisateurs.”

Participer à l’expérience Fellows est simple

Il suffit de se rendre sur cette adresse http://fellows-exp.com et d’autoriser ensuite l’application à accéder aux informations de son compte sur Facebook.

Cliquez sur « commencer » :  le calcul des groupes débute alors. Notez chacun des groupes sur un score de 1 à 4 étoiles selon leur pertinence. Si vous le souhaitez, vous avez également la possibilité de créer automatiquement sur Facebook une liste correspondant au groupe proposé.

Get Trippy 

• lien n°1 : Site communautaire
• lien n°2 : Annonce de la sortie
• lien n°3 : Démonstration
• lien n°4 : Site de l'entreprise
• lien n°5 : Annonce de création de l'entreprise

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Je vous ai déjà parlé de malwares très évolués comme Conficker ou TDL4. Le problème majeur de ces logiciels malveillants est que - avant infection - leur signature peut être détectée par les antivirus. Comment implanter le code malveillant en contournant la détection ?

Souvenez-vous des armes démontables dans les vieux films d'espionnage: Chaque pièce prise séparément paraît anodine, sans danger, et n'attire pas l'attention. Mais combinées elles forment une arme. Et bien une nouvelle tendance tout à fait analogique s'amorce chez les auteurs de chevaux de Troie, comme constaté de manière indépendante chez Microsoft et F-Secure.

Dans la plupart des scénarios d'infection, un petit bout de programme (appelé le "downloader") est en charge de télécharger et exécuter le code malveillant lui-même (le cheval de Troie). Les antivirus détectent et interceptent alors soit le téléchargement, soit le lancement du code malveillant. Game over.

Mais Microsoft a découvert un nouveau type de downloader: Ce dernier télécharge une page HTML faisant la publicité d'un restaurant asiatique. Le downloader lui-même n'étant pas malveillant, les antivirus ne le bloquent pas. Quand à la page HTML, elle paraît tout à fait anodine.

Sauf que le downloader combine les octets de la page HTML avec son propre code machine (dans son propre processus), ce qui le transforme en code malveillant. Bingo ! L'antivirus n'a intercepté ni le téléchargement (puisque qu'anodin pour lui), ni le lancement du code malveillant (puisque le downloader n'a pas lancé de nouveau processus: il continue son exécution avec le code modifié).

Brillant.

De la même manière, F-Secure est tombé sur un malware sur Android utilisant une technique similaire: En principe, quand vous avez un exécutable Android, vous avez accès à son contenu: C'est du code machine Dalvik (une machine virtuelle similaire à celle de Java). Il est donc possible d'examiner le code machine pour y détecter du code malveillant. C'est d'ailleurs ce que font certains antivirus pour Android: Ils analysent le code pour trouver, par exemple, des instructions envoyant des SMS payant.

Un auteur de logiciel malveillant a trouvé une astuce: Son programme récupère quelques octets présents dans l'entête du fichier PNG utilisé pour l'icône de l'application et les combine avec son propre code. Le résultat est un code machine qui envoie des SMS. Gagné ! Les antivirus n'ont rien vu.

On croirait un mauvais remake d'un film de Batman: Différents fichiers binaires inoffensifs, sur internet, peuvent devenir dangereux quand ils sont combinés. Et les antivirus sont bien en mal de détecter et bloquer cela: Pour des questions de performances, ils n'examinent pas toutes les opérations mémoire effectuées par les applications. Ils ne font que du cas par cas: Bloquer les noms de domaines identifiées comme distribuant des fichier malveillants. J'attends le moment où ces bouts de code recombinants seront distribué par Amazon S3, Pastbin.com ou le cache de Google: on va rigoler quand il faudra les bloquer.

Imaginez maintenant qu'un auteur décide de créer un code qui devient malveillant une fois combiné avec des logiciels "sains" comme Flash, Firefox ou WindowsMediaPlayer. C'est facile: Une simple opération binaire XOR le permet. Ou même utiliser ces exécutables sains et très répandus comme clés de déchiffrement du malware. Bon courage pour les détecter.

L'avenir est brillant pour les auteurs de codes malveillants, et les éditeurs de logiciels sont trop content de nous fourguer leur "AppStore" comme solution miracle. Pfeu.

Pour cibler sa publicité, Google dresse votre profil et détermine vos centres d'intérêt, votre tranche d'age et votre sexe. On le sait tous mais ce que vous ne saviez peut être pas, c'est qu'il était possible de consulter ces données et surtout de les supprimer ou de les modifier.

Voici par exemple ce que Google utilise comme information sur moi pour m'envoyer de la bonne et intéressante publicité :

Si vous voulez voir par vous même ce que ça donne ou faire un peu de ménage, c'est par ici. J'imagine que certains auront de bonnes suprises... En ce qui me concerne, c'est plutôt assez juste :-D haha

Source

Vivre jusqu'à 140 ans en s'injectant des bactéries vivant dans le sol sibérien : c'est l'information qui circule actuellement dans les médias. Déjà annoncée il y a un an et demi, la découverte n'est toujours pas détaillée.
Diffusée par l'AFP, la nouvelle rencontre un certain succès : une équipe de l'Académie des sciences russe aurait découvert dans le sol gelé de Sibérie une bactérie, baptisée Bacillius F (sic), qui, injectée à des souris, allongerait...

Ce n'est pas un gag : mis au au point par des chercheurs allemands, Bootstrapper, grâce à une caméra Kinect, filme les pieds des utilisateurs d'une table Surface et apprend à reconnaître leurs chaussures. Le PC peut ainsi adapter le profil avec leurs données personnelles.
Après la reconnaissance faciale, la reconnaissance par le poids du corps et la reconnaissance digitale, voici la reconnaissance par les chaussures ! Un concept provenant de...