Université de Rennes 1 New statistical methods for data mining, contributions to anomaly detection and unimodality testing Nouvelles méthodes statistiques pour la fouille de données, contributions à la détection d'anomalies et au test d'unimodalité fouille de donnéesdétection d'anomaliestest d'unimodalité data mininganomaly detectionunimodality testing Exploration de données Détection des anomalies (informatique) Cette thèse propose de nouveaux algorithmes statistiques dans deux domaines différents de la fouille de données: la détection d'anomalies et le test d'unimodalité. Premièrement, une nouvelle méthode non-supervisée permettant de détecter des anomalies dans des flux de données est développée. Celle-ci se base sur le calcul de seuils probabilistes, eux-mêmes utilisés pour discriminer les observations anormales. La force de cette méthode est sa capacité à s'exécuter automatiquement sans connaissance préalable ni hypothèse sur le flux de données d'intérêt. De même, l'aspect générique de l'algorithme lui permet d'opérer dans des domaines d'application variés. En particulier, nous développons un cas d'usage en cyber-sécurité. Cette thèse développe également un nouveau test d'unimodalité qui permet de déterminer si une distribution de données comporte un ou plusieurs modes. Ce test est nouveau par deux aspects: sa capacité à traiter des distributions multivariées mais également sa faible complexité, lui permettant alors d'être appliqué en temps réel sur des flux de données. Cette composante plus fondamentale a principalement des applications dans d'autres domaines du data mining tels que le clustering. Un nouvel algorithme cherchant incrémentalement le paramétrage de k-means est notamment détaillé à la fin de ce manuscrit. This thesis proposes new statistical algorithms in two different data mining areas: anomaly detection and unimodality testing. First, a new unsupervised method for detecting outliers in streaming data is developed. It is based on the computation of probabilistic thresholds, which are themselves used to discriminate against abnormal observations. The strength of this method is its ability to run automatically without prior knowledge or hypothesis about the input data. Similarly, the generic aspect of the algorithm makes it able to operate in various fields. In particular, we develop a cyber-security use case. This thesis also proposes a new unimodality test which determines whether a data distribution has one or several modes. This test is new in two respects: its ability to handle multivariate distributions but also its low complexity, allowing it to be applied on streaming data. This more fundamental component has applications mainly in other areas of data mining such as clustering. A new algorithm incrementally searching for the k-means parameter setting is notably detailed at the end of this manuscript. Electronic Thesis or DissertationText en application/pdf1 : 4437 Kohttps://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/6f987a59-4b78-4190-918a-d33434d110b8 Siffer Alban 1990-08-28 FR 249653354 alban.siffer@gmail.com 2019REN1S113 http://www.theses.fr/2019REN1S113 2019-12-19 Informatique Universite de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Doctorat non ouiFouquePierre-Alainintervenant_1085216380TermierAlexandreintervenant_213741689X MATHSTICecoleDoctorale_1 204770424 Universite Bretagne LoirepartenaireRecherche_1 191639044 IRISA partenaireRecherche_2 026386909 ddc:004 FouquePierre-AlainTermierAlexandreUniversite de Rennes 1Sciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophieMATHSTICÉcole doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)Universite Bretagne Loire Communaute des etablissements d enseignement superieur et de recherche (ComuE) IRISA ASCII PDF 4543168