@mastersthesis {7308,
	title = {Optimisation Des Techniques de S{\'e}curisation Du Logiciel Via l\&rsquo;Analyse des Codes Malveillants},
	year = {2021},
	type = {mastersDoctorat en sciences},
	abstract = {De nos jours, la plupart des moteurs d{\textquoteright}analyse de solutions anti-malware sont heuristiques. Ils classent les objets, les flux de donn{\'e}es ainsi que les zones m{\'e}moires comme b{\'e}nins ou malveillants en fonction de leur comportement. La plupart des fabricants d{\textquoteright}antivirus reconnaissent que l{\textquoteright}approche heuristique permet d{\textquoteright}atteindre jusqu{\textquoteright}{\`a} 90\% d{\textquoteright}efficacit{\'e} en termes de taux de d{\'e}tection, mais consomme davantage de ressources syst{\`e}mes : de tels moteurs anti-malware, disponibles en open-source, sont extr{\^e}mement inefficaces en termes d{\textquoteright}utilisation de ressources syst{\`e}me car ils font souvent appel {\`a} des algorithmes d{\textquoteright}apprentissage automatique. Pour r{\'e}duire cette charge syst{\`e}me, il est fortement recommand{\'e} d{\textquoteright}utiliser la d{\'e}tection par signature statique, qui permet de filtrer {\`a} elle seule la majorit{\'e} des {\'e}chantillons de programmes malveillants connus, en conjonction avec les technologies de d{\'e}tection heuristiques et celles bas{\'e}es sur le cloud. Dans ce travail, nous pr{\'e}sentons un scanner de signatures rapide pour la d{\'e}tection de programmes malveillants, bas{\'e} sur une version am{\'e}lior{\'e}e de l{\textquoteright}algorithme Aho-Corasick pour la recherche de cha{\^{\i}nes de caract{\`e}res (ou motifs), con\c cue pour pouvoir b{\'e}n{\'e}ficier des techniques de vectorisation qui ajoutent une forme de parall{\'e}lisme de donn{\'e}es au code de l{\textquoteright}algorithme. La solution propos{\'e}e est impl{\'e}ment{\'e}e en utilisant le jeu d{\textquoteright}instructions d{\textquoteright}Intel{\textregistered} Advanced Vector Extensions (AVX2).},
	url = {http://eprints.univ-batna2.dz/1922/},
	author = {Ourlis, Lazhar}
}
@article {63284,
	title = {SIMD Implementation of the Aho-Corasick Algorithm Using Intel AVX2},
	journal = {Scalable Computing: Practice and ExperienceScalable Computing: Practice and Experience},
	volume = {20},
	year = {2019},
	month = {2019},
	pages = {563-576},
	isbn = {1895-1767},
	author = {Ourlis, Lazhar and Djamel Bellala}
}
@article {66004,
	title = {Optimal Planning of Nurses{\textquoteright} Redeployment at Patient Overflow},
	year = {2015},
	month = {2015},
	author = {Djamel Bellala and Ourlis, Lazhar and Hacene SMADI}
}
