Projet académique visant à créer un outil de benchmark pour évaluer l'efficacité des systèmes de détection d'attaques par déni de service (DDoS). Il permet de simuler des attaques réseau variées, de capturer le trafic généré, et d'analyser les performances de différents algorithmes de détection. Les résultats sont comparés via des métriques comme le taux de détection, la précision et le taux de faux positifs.

Outil open source permettant de collecter et analyser des données publiques depuis Facebook et d'autres plateformes sociales. Il facilite l'extraction de posts, commentaires, réactions et métriques d'engagement pour des pages, groupes ou contenus spécifiques. Idéal pour les chercheurs, journalistes ou analystes souhaitant étudier les tendances et interactions sur les réseaux sociaux sans passer par l'interface manuelle.

Outil dédié à l'analyse et à la visualisation de données issues de réseaux maillés. Il permet d'extraire des métriques comme le RSSI (puissance du signal) et le temps de connexion à partir de fichiers GraphML, puis de générer des graphiques et des fichiers CSV pour évaluer la performance des liens réseau. Les résultats aident à identifier les points de faiblesse, à optimiser la répartition des routeurs et à améliorer la qualité globale du réseau.

Nansi est un outil d'analyse et de visualisation de réseaux sociaux et de graphes complexes. Il permet de détecter des communautés, de calculer des métriques de graphes et de représenter visuellement ces réseaux de manière interactive.

Ce projet automatise le calcul de caractéristiques pour évaluer la similarité entre deux réseaux AS (Autonomous Systems) en se basant sur des données PeeringDB. Il génère cinq indicateurs clés : similarité des pays des AS, des facilities, des pays et villes des facilities, ainsi que des IXP. Ces métriques permettent d'analyser et d'optimiser les connexions entre réseaux pour améliorer l'efficacité du routage internet.

Ce projet permet d'analyser et de modéliser des relations bidirectionnelles entre entités à partir de données structurées. Il facilite la compréhension des interactions complexes dans des réseaux, comme les flux logistiques, les relations sociales ou les systèmes biologiques. L'outil génère des visualisations et des métriques pour identifier des motifs, optimiser des processus ou simuler des scénarios dynamiques. Il s'adresse aux chercheurs, ingénieurs ou analystes travaillant sur des données relationnelles.

Ce projet utilise l'intelligence artificielle pour détecter automatiquement les lésions liées à la maladie de Crohn à partir d'images issues de vidéos de vidéocapsule endoscopique. Il permet d'analyser des examens médicaux, d'augmenter les jeux de données d'images pour améliorer la précision des modèles, et de fournir des métriques de performance pour évaluer l'efficacité des réseaux de neurones entraînés.