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yoanchabot authored Dec 18, 2024
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## ECLADATTA
**Keywords:** Knowledge Extraction, Knowledge Graph, Joint Extraction Text/Table

**Overview:**
I am the lead coordinator of the ECLADATTA project (2023 - 2026), a French national research project financed by the French National Research Agency (Agence Nationale de la Recherche - ANR) under grant ANR-22-CE23-0020.
The consortium members are [EURECOM](https://www.eurecom.fr/), [IRIT](https://www.irit.fr/en/home/) and [Orange](https://hellofuture.orange.com/en/).
ECLADATTA stands for ExtraCtion of LAtent knowledge in Documents by conjointly Analyzing Texts and TAbles.
Expand Down Expand Up @@ -81,14 +82,12 @@ DAGOBAH aims at proposing solutions to semantically anotate tables and to exploi

<a name="dataforum"></a>
### Dataforum
<b>Keywords:</b> Data Management, Data Catalog, Traceability, Knowledge Graph
**Keywords:** Data Management, Data Catalog, Traceability, Knowledge Graph

<b>Context:</b>
**Context:**
* Creation of Dataforum in 2015
* Project manager with a research team of approx. 10 people until 2019

<b>Overview:</b> TODO

* Related papers:
* <a href="https://yoanchabot.github.io/publications#egc_2019">Dataforum : Faciliter l'échange, la découverte et la valorisation des données à l'aide de technologies sémantiques</a>
* Blogs:
Expand All @@ -97,26 +96,14 @@ DAGOBAH aims at proposing solutions to semantically anotate tables and to exploi

<a name="sadfc"></a>
### SADFC: Semantic Analysis of Digital Forensic Cases
<b>Keywords:</b> Digital Forensics, Timeline Reconstruction, Semantic Web
**Keywords:** Digital Forensics, Timeline Reconstruction, Semantic Web

<b>Context:</b>
**Context:**
* Project subject of my PhD
* Co-supervision of Pr. Christophe Nicolle and Dr. Aurélie Bertaux from University of Burgundy and Pr. Tahar Kechadi from University College Dublin

<b>Overview:</b> Soon
<!--
Le problème traité est celui de la reconstruction d’évènements liés à un incident numérique pour
le domaine de la criminalistique informatique. Mes travaux de recherche proposent une nouvelle
approche permettant de construire des chronologies d’incidents enrichies sémantiquement à partir de sources d’informations volumineuses et hétérogènes et d’analyser les connaissances sur l’incident à l’aide d’opérateurs formellement définis. Cette approche vise à :
-Assister les enquêteurs dans le traitement d’importants volumes de données en mettant à leur
disposition des outils d’analyses automatiques basés sur les informations sémantiques contenues dans les chronologies.
-Résoudre les problèmes techniques liés à l’hétérogénéité des données en proposant une architecture post-traitant les données produites par l’outil Plaso à l’aide d’extracteurs ad-hoc.
-Assurer la reproductibilité des processus d’investigation et la crédibilité des résultats produits par
le biais du stockage d’informations sur l’investigation et l’explicitation d’un modèle de processus
formel.
La cybercriminalité est un phénomène prenant de l’importance de nos jours et un nombre croissant d’infractions commises à l’aide ou contre des systèmes informatiques sont signalées. Les fraudes sur Internet, le harcèlement via les réseaux sociaux et les logiciels de messagerie, le cyber-terrorisme ou encore les intrusions dans des systèmes sont autant d’infractions perpétrées contre des individus ou des entreprises. Ces nouveaux phénomènes obligent les états et les sociétés à investir des sommes d’argent toujours plus importantes pour garantir la sécurité des individus et des installations. Ainsi, le domaine de la criminalistique informatique a connu un essor important ces dernières années.
Les investigations concernant des affaires cybercriminelles sont différentes des investigations plus courantes. Avec l’avancée et l’omniprésence des technologies dans notre environnement, il est demandé aux investigateurs de traiter des grands volumes de données et provenant de sources hétérogènes rendant les tâches de traitement et d’analyse particulièrement difficiles et fastidieuses. De plus, une investigation cybercriminelle est un processus complexe dans lequel chaque conclusion doit être supportée par des pièces à conviction collectées de manière rigoureuse afin de leur donner le poids et la crédibilité nécessaire pour faire avancer l’enquête. Dans ce projet, nous nous intéressons plus particulièrement à la phase de reconstruction de scénarios d’une investigation. Cette étape permet aux enquêteurs et à la Justice d’avoir un aperçu global des évènements survenus durant l’incident faisait l’objet de l’enquête. La reconstruction de scénarios peut être vu comme un processus prenant en entrée un ensemble de pièces à conviction et produisant en sortie la chronologie des évènements concernant l’incident.
L’approche proposée par notre équipe se situe au croisement des domaines de la criminalistique informatique et du web sémantique. Dans nos travaux, une nouvelle méthodologie, étayée par une théorie, est proposée pour assister les enquêteurs à travers le processus de reconstruction (construction de la chronologie et analyse). Pour cela, une ontologie intégrant les connaissances liées au savoir-faire métier d’experts de la criminalistique informatique et de développeurs de logiciels est utilisée. L’utilisation d’une ontologie nous permet de représenter les évènements de manière détaillée et par la suite de les analyser de manière automatique et pertinente. -->
**Overview:**
The research addresses the reconstruction of events related to a digital incident in the field of computer forensics. It proposes a new approach to building semantically enriched incident timelines from large, heterogeneous data sources, using formally defined operators for analysis. This method aims to assist investigators with automatic analysis tools, resolve data heterogeneity issues, and ensure the reproducibility and credibility of investigation processes. As cybercrime grows, investigators face challenges in processing large, diverse data sets. The approach combines computer forensics and semantic web technologies, using an ontology to represent and analyze events in detail, aiding in the reconstruction of incident timelines.

* Related papers:
* <a href="https://yoanchabot.github.io/publications#digital_investigation_2015">An ontology-based approach for the reconstruction and analysis of digital incidents timelines</a>
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