À propos

L’UMR Cybersécurité et confiance numérique vise à promouvoir un monde numérique sûr et sécurisé. À mesure que progresse la transformation numérique de nos activités, la cybersécurité devient plus complexe et importante que jamais, touchant à des aspects logiciels, matériels et humains. Elle vise à protéger nos données et actifs numériques, mais aussi à assurer que nos interactions dans le monde numérique soient sécuritaires et respectent notre vie privée.    

La confiance numérique est la confiance dans les personnes, les processus et la technologie pour assurer la sécurité et la sûreté de nos interactions dans le monde numérique. Elle inclut la confiance envers les plateformes auxquelles nous confions nos données privées, mais aussi la confiance envers l’information propagée en ligne et envers les outils d’intelligence artificielle qui font de plus en plus partie intégrante de ce monde numérique. 


Domaines d’expertises

Protection des actifs numériques et facteurs humains

  • Systèmes de sécurité réseau et de détection d’intrusion 
  • Sécurité des dispositifs IoT 
  • Vulnérabilités logicielles 
  • Facteurs humains en cybersécurité

Intelligence artificielle et confiance numérique

  • Agents automatisés en cybersécurité  
  • Biais algorithmiques  
  • Utilisation et risques de l’IA générative pour la génération et l’analyse de code, ainsi que pour la société 
  • L’IA explicable, responsable et éthique 
  • Enjeux sécuritaires de l’apprentissage fédéré  
  • L’IA et ses implications en (cyber)psychologie et (cyber)psychiatrie 

Confiance dans le monde numérique

  • Information et désinformation en ligne  
  • Détection des hypertrucages (deepfakes) et des usurpations d’identité 
  • Identité et vie privée en ligne et dans le métavers 
  • Biométrie multimodale et médico-légale  
  • Compression de grands modèles d’IA pour les applications « Edge » plus sécuritaires  
  • Chaîne de blocs et ses applications 

Mission

En regroupant des chercheurs de profils et d’expertises diversifiées autour des thématiques de la cybersécurité et de la confiance numérique, l’UMR crée un environnement stimulant pour la recherche et la formation de personnel qualifié dans ces domaines. Elle constitue un pôle d’excellence qui anime la vie académique à l’UQO et favorise la collaboration des chercheurs de l’UQO et de l’INRS avec les autres institutions académiques du Québec, ainsi que les milieux de pratique publics et privés de la région.

Membres et
chercheurs
 

Zakaria Abou El Houda (INRS)

Zakaria Abou El Houda est professeur adjoint à l’Institut national de la recherche scientifique , au sein du Centre Énergie, Matériaux et Télécommunications (INRS-EMT). Ses travaux de recherche englobent les domaines de la sécurité des réseaux et portent entre autres sur l’intelligence artificielle appliquée à la cybersécurité, notamment aux systèmes de détection d’intrusion dans les réseaux critiques (ex. réseau électrique intelligent, l’Internet des objets (IdO), IdO industriel), à l’étude de l’explicabilité et la robustesse de ces systèmes, à la sécurité dans l’apprentissage automatique distribué/fédéré, et à la chaîne de blocs (Blockchain). Il s’est spécialisé dans les questions d’automatisations et de renforcement de la sécurité des réseaux de la prochaine génération (5G et au-delà/6G). 

 

Publications : https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=rrLpEjoAAAAJ 

Zakaria Abou El Houda (INRS) 

Anderson Ávila (INRS)

Dr Anderson Avila est professeur adjoint à l’Institut national de la recherche scientifique (INRS), au sein du Centre Énergie, Matériaux et Télécommunications. Ses recherches portent sur des domaines tels que l’apprentissage fédéré pour la protection des données, la cyberdéfense, le traitement automatique des langues humaines et la biométrie. Le Dr Avila a obtenu un baccalauréat en informatique à l’Université fédérale de São Carlos, une maîtrise à l’Université fédérale de l’ABC et un doctorat à l’INRS. Avant son poste actuel, il a travaillé comme chercheur en traitement du langage naturel et de la parole, en se concentrant sur la compression des modèles, la faible latence et la robustesse dans la compréhension des langues parlées.  

Publications: https://scholar.google.com/citations?user=Q0hJ-hAAAAAJ&hl=en 

Anderson Ávila (INRS) 

Stéphane Bouchard (UQO)

Ses projets de recherche portent sur le développement d’environnements de réalité virtuelle pour traiter les troubles d’anxiété complexes et le jeu pathologique, la réalisation d’essais cliniques sur l’efficacité de l’exposition in virtuo pour les troubles d’anxiété, et mener des études expérimentales pour comprendre pourquoi la réalité virtuelle est un outil thérapeutique efficace pour générer de fortes expériences émotionnelles. Ces travaux impliquent la cybersécurité et la confiance numérique à plusieurs égards, des risques que pose l’accès à des informations hautement confidentielles jusqu’aux conséquences des expériences vécues dans le métavers. La télépsychothérapie représente un autre champ de recherche prolifique, où il mène des essais cliniques et des études de mécanismes sous-jacents à l’efficacité de la psychothérapie cognitive comportementale appliquée en vidéoconférence. Ici encore, les implications en cybersécurité et confiance numérique sont importantes pour guider les professionnels en santé mentale dans l’application de meilleures pratiques en matière de cybersécurité. Son laboratoire de recherche héberge notamment Psyché, la seule voûte immersive à six faces dédiée à la recherche en santé mentale et la cybersécurité. Il a reçu plusieurs prix et distinctions, incluant le prix Adrien Pinard en 2014 pour sa contribution au domaine de la psychologie. 

Publications: https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=WigdrgwAAAAJ 

Stéphane Bouchard (UQO) 

Alan Davoust (UQO)

Alan Davoust est professeur agrégé au département d’Informatique et d’Ingénierie de l’UQO. Ses recherches portent principalement sur l’interaction des agents et/ou des personnes dans les systèmes informatiques.  Il s’intéresse aux systèmes distribués dans une perspective multiagent, notamment aux interactions entre les personnes et les agents automatisés, aux biais et aux problématiques de confiance associées à ces interactions. Il s’intéresse aussi aux dimensions éthiques de  l’intelligence artificielle et des systèmes sociotechniques. 

Publications: https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=32SzsWcAAAAJ 

Alan Davoust (UQO) 

Tiago H. Falk (INRS)

Tiago H. Falk est professeur titulaire à l’INRS au Centre Énergie Matériaux Télécommunications. Il est expert en systèmes homme-machine sécurisés et adaptatifs et travaille actuellement sur des projets de détection de médias synthétiques (y compris les hypertrucages), de compression de grands modèles d’IA pour les applications à la périphérie du réseau, de protection de la vie privée dans le métaverse, de biométrie robuste aux attaques adverses et de collaboration homme-IA fiable. Il dirige le laboratoire d’analyse et d’amélioration des signaux multisensoriels, qui est situé à l’UQO (Gatineau) et à l’INRS-EMT (Montréal) 

Publications: https://scholar.google.ca/citations?user=_i58BPYAAAAJ&hl=en 

Tiago H. Falk (INRS)

Raphaël Khoury (UQO)

Raphaël   Khoury   est   professeur   au   département   d’informatique   et   d’ingénierie   de l’Université du Québec en Outaouais (UQO).  Ses recherches portent sur la sécurité des logiciels, et les bonnes pratiques de programmations sécuritaires.  Il est l’auteur du livre « La Sécurité Logicielle : une approche défensive ». Il est récipiendaire de subventions de recherche du FQRNT et du CRSNG.  

Publications: https://scholar.google.ca/citations?user=bskziasAAAAJ&hl=en&oi=ao 

Raphaël Khoury (UQO 

Projets

Risques de désinformation alimentée par l’IA et contre-mesures pour les nouveaux immigrants au Québec

Les systèmes d’IA générative sont largement utilisés pour synthétiser des contenus multimédias trompeurs, permettant des campagnes de désinformation convaincantes à grande échelle, pouvant être facilement personnalisées à différentes langues et cultures. Dans ce projet, nous nous concentrons sur les défis liés à la désinformation auxquels sont confrontés les nouveaux immigrants au Québec. Confrontés à des barrières linguistiques et à des normes socioculturelles peu familières, les immigrants peuvent manquer de repères pour identifier la désinformation et trouver des sources d’informations fiables. Financement: FRQSC

Vérification de la robustesse de la vérification automatique des orateurs face au hypertrucages : au-delà du naturel perceptuel

Ce projet vise à améliorer la cybersécurité en développant des systèmes robustes de vérification automatique de l’orateur (ASV) résistants aux attaques audios de type hypertrucage (deepfake). En s’appuyant sur l’expertise en matière d’ASV et d’évaluation de la qualité vocale, l’objectif est de répondre à la menace croissante posée par l’imitation vocale synthétique, qui peut contourner les systèmes d’authentification biométrique vocale. En détectant les faux discours, le projet cherche à atténuer la fraude, en minimisant les coûts qui ont atteint des milliards de dollars dans le monde et des millions au Canada.


Perspectives linguistiques et d’intelligence artificielle pour analyser les styles d’écriture de fausses nouvelles associés à la diffamation des hommes politique

Ce projet porte sur la lutte contre la désinformation dans le contexte politique au Québec et au Brésil. Notre objectif est d’analyser les textes des principales plateformes de médias sociaux afin d’identifier les discours sous-jacents associés aux faux récits en ligne.






Déduire des informations privées à partir des comportements des utilisateurs dans le métaverse

Ce projet vise à développer de nouvelles méthodes de contrôle d’accès et d’authentification basées sur des données collectées à partir de capteurs intégrés dans des casques de réalité immersive. En s’appuyant sur l’expertise des technologies de l’edge computing et de la blockchain, la vie privée des utilisateurs sera préservée tout en rendant le métavers plus sûr pour tous. Funding: NCC-CNC








Détection multimodale explicable et contextuelle des deepfakes pour lutter contre la désinformation

Dans ce projet, nous proposons d’inclure la prise en compte du contexte pour extraire le contenu sémantique des textes, des vidéos et des modalités audio, afin de rendre les décisions de détection des deepfakes plus explicables, plus transparentes et plus exploitables. Financement : CRSNG










Robustesse de la reconnaissance automatique de l’orateur Robustesse face à la parole spontanée et émotionnelle

Cette recherche se concentre sur le développement d’un système de reconnaissance vocale robuste pour améliorer la vérification de l’identité par la biométrie, en réponse au problème croissant de l’usurpation d’identité et de la fraude, qui entraîne des pertes financières importantes dans le monde entier. Le système vise à fournir une authentification sûre et fiable, en complément des méthodes traditionnelles telles que les mots de passe dans les environnements quotidiens.



Les facteurs humains et leur impact sur les biais dans les équipes homme-IA

Ce projet explore l’utilisation de signaux physiologiques et comportementaux pour détecter les biais dans le travail en équipe humain-IA et la prise de décision humaine, afin de mieux comprendre comment les adversaires peuvent exploiter ces biais. Différents aspects des biais seront étudiés, des effets de la fatigue et de l’attention sur la confiance excessive accordée aux agents IA, aux effets du stress sur les erreurs humaines, en passant par la détection des biais dans l’IA dus à des ensembles de données biaisés utilisés pour former les modèles. Financement : Anciens Combattants Canada et RDDC




Partenaires 

CIRICS, LRSI, LARIVIA, DRDC, Thales, Digital Trust Laboratory, InVirtuo, MYND Therapeutics, BMU Augmented Intelligence, COlab numérique, CyberQuébec, Ville de Gatineau, Beneva 


L’Unité mixte de recherche en bref

Événements

Actualités

  • Séminaires mensuels sur la cybersécurité : Tous les derniers mercredis du mois
  • Activité de maillage : 25 mars 2025. (Informations à venir).  
  • Journée de la recherche étudiante, édition d’hiver 2025 : 20 mars 2025. (Informations à venir).  
  • Journée de la recherche étudiante, édition d’été 2024 

Les membres de l’UMR se distinguent lors de conférences internationales de premier plan, remportant plusieurs prix du meilleur article :

« Securing the Metaverse: The Intersection of Machine Learning-Based Oracles and Blockchain Technology » a reçu le prix du meilleur article à #IEEE iMETA 2024! Ce travail explore la fusion des oracles pilotés par l’IA et de la chaine de blocs pour améliorer la sécurité et la confiance dans le paysage évolutif du métavers.

« Securing O-RAN with Zero Trust Architecture and Large Language Models » a reçu le prix du meilleur article lors de la 4e conférence internationale sur les progrès des technologies de la communication et de l’ingénierie informatique (ICACTCE’24)! Cette recherche aborde les principaux défis en matière de sécurité dans le réseau O-RAN, en se concentrant sur l’intégration d’applications tierces non fiables (xApps) dans le contrôleur intelligent RAN (RIC) en temps quasi réel. En s’appuyant sur l’architecture de confiance zéro et les grands modèles de langage, l’approche renforce la sécurité dans les réseaux de la prochaine génération.

« Adapting Self-Supervised Features for Background Speech Detection in Beehive Audio Recordings ;» a reçu le prix du meilleur article présenté par un jeune chercheur lors de la conférence 2023 IEEE MetroAgriFor. Cette recherche montre les avantages de la compression et de l’adaptation de grands modèles d’IA pour des applications Edge plus sûres ; dans le cas de ce travail, pour la surveillance multimodale.

« Fairness in socio-technical systems : a case study of Wikipedia » a reçu le prix du meilleur article lors de la conférence internationale 2023 sur les technologies collaboratives (Collabtech’ 2023). Il examine les questions liées à l’équité et à la partialité dans Wikipédia et démontre que des phénomènes conceptuellement similaires aux biais algorithmiques, qui sont causés par les systèmes d’intelligence artificielle, peuvent être causés par des interactions complexes entre les personnes et la technologie et affecter les systèmes socio-techniques tels que Wikipédia.

 

 

L’UMR est toujours à la recherche de stagiaires d’été, d’étudiants de 2e et 3e cycles et de postdoctorants. Si vous êtes intéressé, veuillez envoyer votre CV, relevés de notes, lettre de motivation et liste de publications à umr-cybersec@uqo.ca 

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