Networks and Communications

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(FR) 1. Les architectures de l’Edge
2. Les réseaux MEC
3. Les réseaux Fog
4. Les réseaux Skin
5. Les réseaux ad hoc et mesh
6. Les cas d’application de l’Internet des Edges
7. Les réseaux véhiculaires
8. Internet des Edges : la virtualisation
9. Sécurité
10. L’exemple de Green Communications
11. Le déploiement de l’Internet participatif
12. Le futur

La gestion et le contrôle des réseaux ne peuvent plus être envisagés sans l’introduction de l’intelligence artificielle dans l’ensemble de leurs étapes.

Cet ouvrage traite des thèmes d’actualité qui sont liés principalement à la sécurité intelligente des réseaux informatiques, au déploiement de services de sécurité dans les réseaux SDN (Software-Defined Networking), à l’optimisation des réseaux à l’aide des techniques de l’intelligence artificielle et aux méthodes d’optimisation multicritères pour la sélection des réseaux dans un environnement hétérogène.

Gestion et contrôle intelligents des réseaux s’intéresse également à la sélection des services Cloud Computing, au déchargement intelligent des calculs dans le contexte du Mobile Cloud Computing, à la gestion intelligente des ressources dans un système Smart Grid-Cloud pour une meilleure efficacité énergétique, à l’Internet of Vehicles (IoV) en se basant sur ses nouvelles architectures, à l’application de l’intelligence artificielle dans les réseaux de radio cognitive et à l’apport de la radio intelligente pour répondre aux besoins de communication sur route des véhicules autonomes.

Partie 1. L’IA et la sécurité des réseaux
Partie 2. L’IA et l’optimisation des réseaux
Partie 3. L’IA et l’approche Cloud
Partie 4. L’IA et les nouvelles architectures de communication
Partie 5. Les communications de radio intelligente

Le réseau devient embarqué dans notre vie quotidienne grâce à des composants de plus en plus petits, peu coûteux, puissants, rapides et de plus en plus connectés entre eux. Parallèlement à cette explosion quantitative des réseaux de communication, les technologies se complexifient. Cette évolution s’accompagne de challenges en termes de gestion et de contrôle, et il devient nécessaire de gérer le niveau de service demandé par le client et sur lequel s’engage le fournisseur de services.

Cet ouvrage présente différentes approches pour permettre la gestion d’un ou plusieurs composants du niveau de service dans différents environnements émergents tels que l’Internet des objets, le Cloud, les smart grids, la e-santé, les réseaux radio maillés, le D2D, les villes intelligentes ou encore le green networking.

Il permet ainsi une meilleure compréhension des défis et enjeux importants relatifs à la gestion de la qualité de service, la sécurité et la mobilité dans ce type d’environnements.

1. Gestion du niveau de service dans l’Internet des objets (IdO)
2. Gestion du niveau de service dans le Cloud
3. Gestion de la demande d’énergie en tant que service dans un environnement de type smart grid
4. Gestion de la qualité de service et de la sécurité dans un environnement e-santé
5. Gestion de la qualité de service dans les réseaux maillés sans fil
6. Gestion de l’authentification et de la confiance par blockchain dans les réseaux décentralisés
7. L’apport de l’apprentissage automatique pour résoudre les contraintes liées à la mobilité dans le cadre des communications D2D
8. Impact de la radio cognitive sur le green networking : approche par apprentissage par renforcement1. Gestion du niveau de service dans l’Internet des objets (IdO)
2. Gestion du niveau de service dans le Cloud
3. Gestion de la demande d’énergie en tant que service dans un environnement de type smart grid
4. Gestion de la qualité de service et de la sécurité dans un environnement e-santé
5. Gestion de la qualité de service dans les réseaux maillés sans fil
6. Gestion de l’authentification et de la confiance par blockchain dans les réseaux décentralisés
7. L’apport de l’apprentissage automatique pour résoudre les contraintes liées à la mobilité dans le cadre des communications D2D
8. Impact de la radio cognitive sur le green networking : approche par apprentissage par renforcement1. Gestion du niveau de service dans l’Internet des objets (IdO)
2. Gestion du niveau de service dans le Cloud
3. Gestion de la demande d’énergie en tant que service dans un environnement de type smart grid
4. Gestion de la qualité de service et de la sécurité dans un environnement e-santé
5. Gestion de la qualité de service dans les réseaux maillés sans fil
6. Gestion de l’authentification et de la confiance par blockchain dans les réseaux décentralisés
7. L’apport de l’apprentissage automatique pour résoudre les contraintes liées à la mobilité dans le cadre des communications D2D
8. Impact de la radio cognitive sur le green networking : approche par apprentissage par renforcement1. Gestion du niveau de service dans l’Internet des objets (IdO)
2. Gestion du niveau de service dans le Cloud
3. Gestion de la demande d’énergie en tant que service dans un environnement de type smart grid
4. Gestion de la qualité de service et de la sécurité dans un environnement e-santé
5. Gestion de la qualité de service dans les réseaux maillés sans fil
6. Gestion de l’authentification et de la confiance par blockchain dans les réseaux décentralisés
7. L’apport de l’apprentissage automatique pour résoudre les contraintes liées à la mobilité dans le cadre des communications D2D
8. Impact de la radio cognitive sur le green networking : approche par apprentissage par renforcement1. Gestion du niveau de service dans l’Internet des objets (IdO)
2. Gestion du niveau de service dans le Cloud
3. Gestion de la demande d’énergie en tant que service dans un environnement de type smart grid
4. Gestion de la qualité de service et de la sécurité dans un environnement e-santé
5. Gestion de la qualité de service dans les réseaux maillés sans fil
6. Gestion de l’authentification et de la confiance par blockchain dans les réseaux décentralisés
7. L’apport de l’apprentissage automatique pour résoudre les contraintes liées à la mobilité dans le cadre des communications D2D
8. Impact de la radio cognitive sur le green networking : approche par apprentissage par renforcement1. Gestion du niveau de service dans l’Internet des objets (IdO)
2. Gestion du niveau de service dans le Cloud
3. Gestion de la demande d’énergie en tant que service dans un environnement de type smart grid
4. Gestion de la qualité de service et de la sécurité dans un environnement e-santé
5. Gestion de la qualité de service dans les réseaux maillés sans fil
6. Gestion de l’authentification et de la confiance par blockchain dans les réseaux décentralisés
7. L’apport de l’apprentissage automatique pour résoudre les contraintes liées à la mobilité dans le cadre des communications D2D
8. Impact de la radio cognitive sur le green networking : approche par apprentissage par renforcement1. Gestion du niveau de service dans l’Internet des objets (IdO)
2. Gestion du niveau de service dans le Cloud
3. Gestion de la demande d’énergie en tant que service dans un environnement de type smart grid
4. Gestion de la qualité de service et de la sécurité dans un environnement e-santé
5. Gestion de la qualité de service dans les réseaux maillés sans fil
6. Gestion de l’authentification et de la confiance par blockchain dans les réseaux décentralisés
7. L’apport de l’apprentissage automatique pour résoudre les contraintes liées à la mobilité dans le cadre des communications D2D
8. Impact de la radio cognitive sur le green networking : approche par apprentissage par renforcement1. Gestion du niveau de service dans l’Internet des objets (IdO)
2. Gestion du niveau de service dans le Cloud
3. Gestion de la demande d’énergie en tant que service dans un environnement de type smart grid
4. Gestion de la qualité de service et de la sécurité dans un environnement e-santé
5. Gestion de la qualité de service dans les réseaux maillés sans fil
6. Gestion de l’authentification et de la confiance par blockchain dans les réseaux décentralisés
7. L’apport de l’apprentissage automatique pour résoudre les contraintes liées à la mobilité dans le cadre des communications D2D
8. Impact de la radio cognitive sur le green networking : approche par apprentissage par renforcement1. Gestion du niveau de service dans l’Internet des objets (IdO)
2. Gestion du niveau de service dans le Cloud
3. Gestion de la demande d’énergie en tant que service dans un environnement de type smart grid
4. Gestion de la qualité de service et de la sécurité dans un environnement e-santé
5. Gestion de la qualité de service dans les réseaux maillés sans fil
6. Gestion de l’authentification et de la confiance par blockchain dans les réseaux décentralisés
7. L’apport de l’apprentissage automatique pour résoudre les contraintes liées à la mobilité dans le cadre des communications D2D
8. Impact de la radio cognitive sur le green networking : approche par apprentissage par renforcement1. Gestion du niveau de service dans l’Internet des objets (IdO)
2. Gestion du niveau de service dans le Cloud
3. Gestion de la demande d’énergie en tant que service dans un environnement de type smart grid
4. Gestion de la qualité de service et de la sécurité dans un environnement e-santé
5. Gestion de la qualité de service dans les réseaux maillés sans fil
6. Gestion de l’authentification et de la confiance par blockchain dans les réseaux décentralisés
7. L’apport de l’apprentissage automatique pour résoudre les contraintes liées à la mobilité dans le cadre des communications D2D
8. Impact de la radio cognitive sur le green networking : approche par apprentissage par renforcement1. Gestion du niveau de service dans l’Internet des objets (IdO)
2. Gestion du niveau de service dans le Cloud
3. Gestion de la demande d’énergie en tant que service dans un environnement de type smart grid
4. Gestion de la qualité de service et de la sécurité dans un environnement e-santé
5. Gestion de la qualité de service dans les réseaux maillés sans fil
6. Gestion de l’authentification et de la confiance par blockchain dans les réseaux décentralisés
7. L’apport de l’apprentissage automatique pour résoudre les contraintes liées à la mobilité dans le cadre des communications D2D
8. Impact de la radio cognitive sur le green networking : approche par apprentissage par renforcement1. Gestion du niveau de service dans l’Internet des objets (IdO)
2. Gestion du niveau de service dans le Cloud
3. Gestion de la demande d’énergie en tant que service dans un environnement de type smart grid
4. Gestion de la qualité de service et de la sécurité dans un environnement e-santé
5. Gestion de la qualité de service dans les réseaux maillés sans fil
6. Gestion de l’authentification et de la confiance par blockchain dans les réseaux décentralisés
7. L’apport de l’apprentissage automatique pour résoudre les contraintes liées à la mobilité dans le cadre des communications D2D
8. Impact de la radio cognitive sur le green networking : approche par apprentissage par renforcement1. Gestion du niveau de service dans l’Internet des objets (IdO)
2. Gestion du niveau de service dans le Cloud
3. Gestion de la demande d’énergie en tant que service dans un environnement de type smart grid
4. Gestion de la qualité de service et de la sécurité dans un environnement e-santé
5. Gestion de la qualité de service dans les réseaux maillés sans fil
6. Gestion de l’authentification et de la confiance par blockchain dans les réseaux décentralisés
7. L’apport de l’apprentissage automatique pour résoudre les contraintes liées à la mobilité dans le cadre des communications D2D
8. Impact de la radio cognitive sur le green networking : approche par apprentissage par renforcement1. Gestion du niveau de service dans l’Internet des objets (IdO)
2. Gestion du niveau de service dans le Cloud
3. Gestion de la demande d’énergie en tant que service dans un environnement de type smart grid
4. Gestion de la qualité de service et de la sécurité dans un environnement e-santé
5. Gestion de la qualité de service dans les réseaux maillés sans fil
6. Gestion de l’authentification et de la confiance par blockchain dans les réseaux décentralisés
7. L’apport de l’apprentissage automatique pour résoudre les contraintes liées à la mobilité dans le cadre des communications D2D
8. Impact de la radio cognitive sur le green networking : approche par apprentissage par renforcement1. Gestion du niveau de service dans l’Internet des objets (IdO)
2. Gestion du niveau de service dans le Cloud
3. Gestion de la demande d’énergie en tant que service dans un environnement de type smart grid
4. Gestion de la qualité de service et de la sécurité dans un environnement e-santé
5. Gestion de la qualité de service dans les réseaux maillés sans fil
6. Gestion de l’authentification et de la confiance par blockchain dans les réseaux décentralisés
7. L’apport de l’apprentissage automatique pour résoudre les contraintes liées à la mobilité dans le cadre des communications D2D
8. Impact de la radio cognitive sur le green networking : approche par apprentissage par renforcement1. Gestion du niveau de service dans l’Internet des objets (IdO)
2. Gestion du niveau de service dans le Cloud
3. Gestion de la demande d’énergie en tant que service dans un environnement de type smart grid
4. Gestion de la qualité de service et de la sécurité dans un environnement e-santé
5. Gestion de la qualité de service dans les réseaux maillés sans fil
6. Gestion de l’authentification et de la confiance par blockchain dans les réseaux décentralisés
7. L’apport de l’apprentissage automatique pour résoudre les contraintes liées à la mobilité dans le cadre des communications D2D
8. Impact de la radio cognitive sur le green networking : approche par apprentissage par renforcement

L’Internet des objets (en anglais Internet of Things, IoT), aujourd’hui omniprésent, a grandement contribué à l’accroissement du trafic des données sur Internet. Les technologies d’accès IoT et les contraintes des objets peuvent causer des problèmes de performances et de sécurité. Cela démontre l’importance des défis liés à cet environnement comme le contrôle des communications radio et de l’accès au réseau, la gestion de la qualité de service et de la consommation énergétique ou l’implémentation de mécanismes de sécurité dédiés à l’IoT.

En réponse à ces problématiques, cet ouvrage présente de nouvelles solutions pour la gestion et le contrôle des performances et de la sécurité dans l’IoT. L’originalité de ces propositions réside principalement dans l’utilisation de techniques intelligentes. Cette notion d’intelligence permet, entre autres, de supporter l’hétérogénéité des objets, leurs capacités limitées et la grande dynamique caractérisant l’IoT.

(FR) 1. Sélection multicritère des paramètres de transmission dans l’IoT
2. Utilisation de l’apprentissage par renforcement pour la gestion des accès massifs dans les réseaux NB-IoT
3. Optimisation des performances de l’IoT : une approche basée sur la radio intelligente
4. Optimisation de la consommation énergétique des dispositifs IoT
5. Vers une gestion intelligente de la qualité de service dans l’IoT : cas d’un réseau Low Rate WPAN
6. Adaptation de la qualité de service dans les dispositifs IoT à récupération d’énergie
7. Adaptation du contrôle d’accès pour la sécurité de l’IoT
8. Apports de la biométrie et de l’intelligence artificielle dans la sécurisation de l’IoT
9. Gestion dynamique des identités et des accès dans l’IoT : une approche basée sur la blockchain
10. Adaptation du niveau de sécurité des applications IoT
11. Techniques de Moving Target Defense pour l’IoT

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1. Solution domotique pour SecureWSN
2. Sécurité des équipements pour maison connectée : authentification, authentification mutuelle et gestion de clés
3. Authentification avancée par PUF en télémédecine
4. La sécurité des réseaux IdO dans la maison connectée
5. L’IdO pour une nouvelle ère de réseaux unifiés, de confiance zéro et de protection accrue de la vie privée
6. IdO, apprentissage profond et cybersécurité dans la maison connectée : une étude
7. sTiki : un protocole d’authentification mutuelle pour les dispositifs de détection contraints

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1. Enjeux autour des communications ad hoc sur la route
2. Approche fonctionnelle de conception de protocole
3. Modèles et simulations pour l’analyse de performance
4. Évaluation des performances du protocole pour des applications coopératives
5. Modèle formel pour l’analyse de propriétés du protocole
6. Intégration des composantes ad hoc dans une infrastructure globale

The Tactile Internet will change the landscape of communication by introducing a new paradigm that enables the remote delivery of haptic data.
This book answers the many questions surrounding the Tactile Internet, including its reference architecture and adapted compression methods for conveying haptic information. It also describes the key enablers for deploying the applications of the Tactile Internet.

As an antecedent technology, the IoT is tackled, explaining the differences and similarities between the Tactile Internet, the Internet of Things and the Internet of Everything. The essentials of teleoperation systems are summarized and the challenges that face this paradigm in its implementation and deployment are also discussed.

Finally, a teleoperation case study demonstrating an application of the Tactile Internet is investigated to demonstrate its functionalities, architecture and performance.

1. Introduction to Tactile Internet, Tara Ali-Yahiya.
2. Reference Architecture of the Tactile Internet, Tara Ali-Yahiya.
3. Tactile Internet Key Enablers, Tara Ali-Yahiya.
4. 6G for Tactile Internet, Pinar Kirci and Tara Ali-Yahiya.
5. IoT, IoE and Tactile Internet, Wrya Monnet.
6. Telerobotics, Wrya Monnet.
7. Haptic Data: Compression and Transmission Protocols, Wrya Monnet.
8. Mapping Wireless Networked Robotics into Tactile Internet, Nicola Roberto Zema and Tara Ali-Yahiya.
9. HoIP over 5G for Tactile Internet Teleoperation Application, Tara Ali-Yahiya, Wrya Monnet and Bakhtiar M. Amin.
10. Issues and Challenges Facing Low Latency in the Tactile Internet, Tara Ali-Yahiya.

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1. Introduction au Cloud et à l’Edge Networking
2. Le Cloud Continuum
3. L’architecture de l’infrastructure numérique
4. Les architectures open source pour le Cloud et l’Edge Networking
5. Le SDN
6. Les différents produits commerciaux provenant du Cloud et de l’Edge Networking
7. OpenFlow, P4, OpFlex, I2RS
8. Cloud et Edge Networking des opérateurs
9. Les protocoles réseau du Cloud Networking
10. Cloud et Edge Networking dans l’IoT
11. Cloud Continuum dans les réseaux véhiculaires
12. Cloud Continuum et industrie 4.012. Cloud Continuum et industrie 4.0
13. L’IA pour le Cloud et l’Edge Networking
14. La sécurité du Cloud et de l’Edge Networking
15. Accélérateur
16. Le futur du Cloud et de l’Edge Networking

L’évolution numérique, que ce soit les progrès de l’internet ou le développement des objets connectés, a provoqué une véritable révolution sociétale. Le domaine de la médecine en bénéficie pleinement, grâce aux avancées technologiques, les services de e-santé permettent d’assurer un suivi en temps réel des patients par les professionnels de la santé. Cependant, de nouveaux défis sont alors apparus, auxquels le domaine de la e-santé est confronté. Ils concernent la sécurité des données médicales, ainsi que la protection de la vie privée des patients.

Après avoir présenté les architectures de e-santé et expliqué la multiplication des cyberattaques, Gestion de la sécurité en e-santé se concentre sur la proposition de solutions visant à répondre à ces impératifs de sécurité et au respect de la vie privée des patients comme l’utilisation de la blockchain, de « la biométrie », de nouvelles méthodes de chiffrement ou encore de l’intelligence artificielle. La mise en place de ces solutions est cruciale pour garantir l’acceptation et l’efficacité des services de e-santé.

1. Présentation des architectures de e-santé
2. Vulnérabilités dans la e-santé et contre-mesures
3. Politiques de sécurité pour les systèmes e-santé
4. Adaptation dynamique et décentralisée des autorisations pour la e-santé
5. Application de la blockchain dans la e-santé
6. Utilisation de la biométrie pour sécuriser les communications intra-BAN
7. Utilisation de la biométrie pour l’authentification dans les systèmes e-santé
8. Sécurité du traitement des données médicales
9. Intelligence artificielle pour la sécurité en e-santé