Paulo Gonçalves

Jeudi 07 mars 2013 à 14h30, salle 25-26/101

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Les travaux pionniers de Paxson (1994) et de Leland (1994), ont mis en évidence l’existence et identifié l’origine physique des propriétés d’auto-similarité et de dépendance à longue portée dans les signaux de trafic agrégé. Mais ces comportements ne sont pas les seules manifestations de phénomènes d’invariance d’échelle que l’on peut observer dans les réseaux de communications. Notamment, nous montrerons que le trafic agrégé présente en fait deux régimes de dépendance à long terme, d’origines différentes et correspondant chacun à une gamme d’échelle d’agrégation propre. Nous nous intéresserons ensuite à un flot TCP individuel et montrerons que celui-ci vérifie un principe empirique de grandes déviations que l’on sait caractériser analytiquement via un modèle de Markov. Ce résultat nous permet en particulier de généraliser la relation dite de Padhye à une distribution arbitraire des pertes de paquets. Dans un autre registre, nous proposerons enfin un modèle permettant de simuler la volatilité de charge d’un serveur de Vidéos à la Demande, mais qui vérifie un principe analogue de grandes déviations. Pour finir, nous ouvrirons alors quelques pistes de réflexion sur l’exploitation de ces propriétés d’invariance d’échelle particulières pour définir des politiques de management probabiliste des ressources. Travaux menés en collaboration avec P. Loiseau, S. Roy, T. Begin et J. Barral.

Nicolas Broutin

Jeudi 28 mars 2013 à 11h, salle 25-26/101

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One of the main models for wireless networks is the random geometric graph. In this model, the graph gets connected with high probability only when the average degree is of the order of the logarithm of the size. Although it is not enourmous, it still raises the question of the scalability. Other models (irrigation graphs or Bluetooth graphs) have been devised that sparsify the graph using a local rule and hope that it remains connected. We prove tight threshold for the number of edges necessary for connectivity in this model, showing that the average degree must in particular tend to infinity to expect connectivity. This is joint work with L. Devroye, N. Fraiman and G. Lugosi.

Joyce El Haddad

Jeudi 25 avril 2013 à 11h, salle 25-26/101

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With the increasing number of services, the need to locate relevant services remains essential. To satisfy the query of a service requester, available service providers has first to be discovered. This task has been heavily investigated from both industrial and academic perspectives based essentially on registers. However, they completely ignore the contribution of the social dimension. When integrating social trust dimension to service discovery, this task will gain wider credibility and acceptance. If a service requester knows that discovered services are offered by trustworthy providers, he will be more confident. In this talk, we present a new discovery technique based on a social trust measure that ranks service providers belonging to the service requesters multi-relation social network. The proposed measure is an aggregation of three measures: the social position, the social proximity and the social similarity. To compute these measures, we take into account both semantic and structural knowledge extracted from the multi-relation social network. Semantic information includes service requestor and provider profiles and their interactions. Structural information includes among other the position of service providers in the multi-relation social network graph. This is joint work with A. Louati and S. Pinson.

Eric Freyssinet, Guillaume Bonfante et Jean-Yves Marion

mardi 12 février 2013 à 10h30, salle 25-26/101

A l’occasion de ce séminaire, deux présentations complémentaires sur la lutte contre les botnets sont prévues: Avancée de la réflexion sur la classification (Eric Freyssinet, Pôle judiciaire de la Gendarmerie Nationale, Chef de la division de lutte contre la cybercriminalité & LIP6): La classification des botnets ne fait pas encore l’objet d’une standardisation, contrairement aux logiciels malveillants eux-mêmes ou encore les incidents de sécurité informatique. Après une année de suivi de l’activité et des informations publiées sur un grand nombre de botnets et leur inclusion dans un Wiki sémantique, notre réflexion permet d’envisager de faire des propositions pour contribuer aux standards de classification actuels. La présentation portera sur les premières pistes de propositions, ainsi que sur quelques idées quant aux approches nécessaires pour assurer un suivi proactif du déploiement de botnets. On detection methods and analysis of malware (Guillaume Bonfante and Jean-Yves Marion, University of Lorraine, LORIA, Nancy, France): This talk will present different research directions in malware analysis and detection. First, we will make a brief overview of the detection techniques and of the malware defenses. Then, we will essentially focus on (i) the analyze of cryptographic implementations, which are important for malware analysis where they are an integral part both of the malware payload and the unpacking code that decrypts this payload (presented at CCS this year) on (ii) behavior detection by means of model-checking (presented at Esoric this year) and (iii) on similarity detection by morphological analysis on which the current implementation of our home-made anti-virus is based.

Mathieu Jacomy

jeudi 10 janvier 2013 à 11h, salle 25-26/101

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Le e-Diasporas Atlas est une expérimentation unique par ses résultats scientifiques, sa méthode et son mode de publication. Historiquement, les e-diasporas ont émergé avec la diffusion de linternet et le développement de multiples services publiques en ligne. A la fin des années 90, de nombreuses institutions se sont emparé des e-technologies (e-administration, e-education…), entraînant dans leur sillage des associations de populations migrantes. Si les premiers sites ont été produits par des professionnels des technologies de linformation, toutes les communautés disporiques, et à tous les niveaux, ont rapidement occupé le terrain du web. Les dix dernières années témoignent de lusage du web 1.0 comme du web 2.0, ainsi que de ladoption massive de différentes plateformes de réseaux sociaux (Facebook, LinkedIn…). Ces nouveaux moyens de communication et outils dorganisation ont produit un vaste e-corpus dont lexploration, lanalyse et larchivage navaient pas été tentés auparavant. Fruit des efforts de plus de 80 chercheurs à travers le monde, le e-Diasporas Atlas est le premier de son espèce, avec près de 8000 sites migrants archivés et observés dans leurs interactions. Dana Diminescu, directrice scientifique du programme TIC-Migrations, et Mathieu Jacomy, responsable R&D, présenteront latlas et les étapes qui ont permis de le construire. Différentes questions mathématiques ou dingénierie ont trouvé une réponse originale, nécessitant souvent des développements spécifiques. Cest par exemple au sein du programme TIC-Migrations que le logiciel Gephi a été créé et incubé. Nous vous proposons de participer à une discussion sur les méthodes numériques et lopérationnalisation du web-mining et de la théorie des graphes dans les humanités numériques.

Raphaël Fournier-S’niehotta

vendredi 21 décembre 2012 à 12h, salle 25-26/105

L’objectif de cette thèse est d’utiliser de grands ensembles de requêtes collectés sur des systèmes P2P pour étudier l’activité pédophile au sein de ces réseaux. En effet, malgré l’importance de ce problème pour la société, il existe peu de connaissances fiables en la matière. Nous procédons dans un premier temps à la mise au point d’un outil capable de détecter les requêtes qui ciblent des contenus à caractère pédopornographique, en assez faible quantité dans l’ensemble des requêtes. Après avoir identifié quatre catégories de requêtes pédophiles, nous établissons les listes de mots-clefs et tests lexicaux requis pour les distinguer. Nous faisons ensuite classer des requêtes à un ensemble d’experts, afin d’évaluer les performances de notre outil. Celui-ci disposant d’une précision élevée et d’un bon rappel, nous l’utilisons pour estimer de façon fiable la fraction de requêtes pédophiles, proche de 0,25%. Nous abordons ensuite la quantification des utilisateurs entrant ces requêtes. Dans un tel contexte, où l’on ne dispose que de l’adresse IP et éventuellement d’un port de communication, identifier des utilisateurs est difficile. Nous proposons plusieurs méthodes pour ne pas mélanger les requêtes d’utilisateurs différents. La fraction d’utilisateurs pédophiles est proche de 0,22%. Nous analysons ensuite la dynamique temporelle de l’activité pédophile. La fraction de requêtes pédophiles a significativement augmenté entre 2009 et 2012. Nous examinons également l’intégration sociale des utilisateurs pédophiles et constatons qu’ils privilégient la fin de la nuit pour effectuer ce type de requêtes, ce en quoi ils diffèrent des autres utilisateurs, notamment ceux soumettant des requêtes pornographiques. Enfin, nous confrontons les résultats obtenus sur le réseau eDonkey avec ceux du réseau KAD, après avoir défini une méthodologie permettant d’obtenir des données comparables. Nous supposons initialement que le niveau d’anonymat offert par KAD, complètement décentralisé, permet aux utilisateurs de participer à davantage d’échanges pédopornographiques. Nous constatons au contraire que l’activité pédophile est plus importante sur eDonkey et estimons que la fraction de requêtes pédophiles sur KAD est proche de 0.1%.

Emilie Coupechoux

lundi 10 décembre 2012 à 10h30, salle du Conseil (4ème étage), antenne parisienne de l’INRIA, 23 avenue d’Italie, 75013 Paris

Plusieurs types de réseaux du monde réel peuvent être représentés par des graphes dont les sommets représentent des individus (dans le cas des réseaux sociaux) ou des pages Web (dans le cas du World Wide Web), pour ne citer que ces exemples. Chaque arête du graphe correspond à une interaction entre sommets: dans les réseaux sociaux, une arête est présente entre deux sommets si les individus quils représentent sont amis; dans le World Wide Web, les arêtes représentent les liens hypertextes entre les pages Web. Comme il sagit de réseaux de très grande taille, leur topologie détaillée est généralement inconnue, et nous les modélisons par de grands graphes aléatoires ayant les mêmes propriétés statistiques locales que celles des réseaux observés. Un exemple de telle propriété est la présence de regroupements dans les réseaux réels: si deux individus ont un ami en commun, ils ont également tendance à être amis entre eux. tudier des modèles de graphes aléatoires qui soient à la fois appropriés et faciles à aborder dun point de vue mathématique représente un challenge, cest pourquoi nous considérons plusieurs modèles de graphes aléatoires possédant ces propriétés. La propagation dépidémies dans les graphes aléatoires peut être utilisée pour modéliser plusieurs types de phénomènes présents dans les réseaux réels, comme la propagation de maladies, ou la diffusion dune nouvelle technologie. Le modèle épidémique que nous considérons dépend du phénomène que nous voulons représenter : un individu peut contracter une maladie par un simple contact avec un de ses amis (ces contacts étant indépendants), mais une nouvelle technologie est susceptible dêtre adoptée par un individu lorsque beaucoup de ses amis ont déjà la technologie en question. Nous étudions essentiellement ces deux différents cas de figure. Dans chaque cas, nous cherchons à savoir si une faible proportion de la population initialement atteinte (ou ayant la technologie en question) peut propager lépidémie à une grande partie de la population: si cest le cas, on dit quune cascade est possible. La transition de phase de ce phénomène est étroitement liée à lapparition dune composante géante dans un graphe aléatoire (il y a une composante géante dans un graphe aléatoire si la taille de sa plus grande composante connexe augmente de façon linéaire avec la taille totale du graphe). Létude des graphes aléatoires permet notamment la prédiction de propriétés globales (savoir dans quel cas une cascade est possible ou non) pour des grands réseaux sur lesquels nous ne disposons que de données locales.

Jean-Loup Guillaume

lundi 19 novembre 2012 à 14h, salle 25-26/105

De nombreux systèmes, tels que des réseaux sociaux ou des réseaux informatiques, peuvent être modélisés par des graphes, que lon appelle alors graphes de terrain. Un certain nombre de travaux ont montré que ces graphes, bien que différents par bien des aspects, sont aussi semblables par beaucoup dautres et notamment ils possèdent tous une structure communautaire assez forte, cest-à-dire quils sont formés de sous-ensembles de sommets densément connectés. Si lon se restreint à une partition en communautés, on dispose de méthodes efficaces pour calculer cette structure, notamment la méthode de Louvain que jai contribué à créer et qui est la plus efficace dans le domaine. Or, la plupart de ces réseaux réels sont dynamiques et évoluent au cours du temps par lajout ou la suppression de sommets et de liens. Cette dynamique touche naturellement les communautés et il faut donc proposer de nouvelles méthodes pour les calculer et les analyser. Nous nous sommes intéressés dans ce mémoire à lapproche naturelle qui consiste à considérer un graphe dynamique comme une succession de graphes statiques, puis à calculer une partition en communautés à chaque instant et, enfin, à essayer de faire le lien entre les communautés à différents instants. Nous avons montré que cette approche nest pas utilisable directement car une modification mineure de la topologie peut engendrer des modifications très importantes de la structure communautaire, doù un phénomène dinstabilité. Nous avons alors proposé deux approches pour tenter de résoudre ce problème. La première approche considère que si le graphe évolue peu, ses communautés devraient rester globalement stables. Nous avons donc tout dabord tenté de stabiliser un algorithme existant en gardant la mémoire des calculs passés, ce qui a donné des résultats bien meilleurs mais avec toujours une instabilité résiduelle. Puis, nous avons étendu cette solution en calculant des partitions multi-pas de bonne qualité sur plusieurs instants de temps. Nous avons couplé cela avec une méthode de décomposition hiérarchique du temps afin de calculer des plages temporelles sur lesquelles ces partitions multi-pas ont un sens. Cette méthode à été appliquée avec succès à des données réelles. La seconde approche considère que même sil y a de nombreuses partitions de qualité, elles ne sont pas complètement différentes. Nous avons donc proposé une méthode pour calculer en pratique ces similitudes, qui permettent de définir des coeurs de communautés. Nous avons montré que les coeurs sont pertinents dans les graphes de terrain et permettent de les distinguer des graphes sans réelle structure communautaire (comme les graphes aléatoires par exemple). Nous avons également entamé des travaux pour montrer que les coeurs peuvent être utilisés dans le cas dynamique et quils sont naturellement stables et que les modifications quils peuvent subir sont cette fois très corrélées aux modifications topologiques.

Christophe Crespelle

Jeudi 22 novembre 2012 à 11h, salle 25-26/101

Nous étudions un procédé itératif de factorisation de bicliques dans un graphe multiparti, venant de la modélisation des graphes de terrain. Ce procédé itératif, qui prend en entrée le biparti d’incidence cliques-sommets d’un graphe, ne termine pas pour tous les graphes. Et dans les cas où il ne termine pas, il ne fournit pas un objet adéquat de modélisation. Ici, nous cherchons donc à contraindre ce procédé, aussi légèrement que possible, pour obtenir sa terminaison sur tout graphe. Nous définissons trois variantes de ce procédé. Pour deux d’entre elles, appelées facteur propre et facteur fort, nous montrons qu’elles terminent toujours. Pour la troisième de ces variantes, appelée facteur faible, nous exhibons un graphe sur laquelle elle ne termine pas. Nous montrons également que le graphe multiparti sur lequel termine la série des facteurs propres a une propriété remarquable: ses sommets sont en bijection avec les éléments du demi-treillis inférieur des intersections des cliques maximales du graphe de départ.

Franck Delaplace

Jeudi 18 octobre 2012 à 10h30, salle 25-26/101

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In this talk, we investigate the questions related to modularity in biological interaction networks. We develop a discrete theoretical framework based on the analysis of the asymptotic dynamics of biological interaction networks. More precisely, we exhibit formal conditions under which agents of interaction networks can be grouped into modules, forming a modular organisation. Our main result is that the conventional decomposition into strongly connected components fulfills the formal conditions of being a modular organisation. We also propose a modular and incremental algorithm for an efficient equilibria computation.

Alain Barrat

Vendredi 21 septembre 2012 à 14h, salle 25-26/101

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Dans la dernière décennie, une importante activité de recherche s’est développée au sujet des réseaux complexes, en grande partie motivée par le fait que de nombreux systèmes peuvent être représentés par des réseaux, c’est-à-dire un ensemble de sites ou sommets reliés par des liens. Je présenterai ici la problématique concernant les réseaux complexes dynamiques, via divers exemples : les réseaux d’infrastructure et les réseaux sociaux. Dans ce dernier cadre, je présenterai en particulier le projet SocioPatterns (http://www.sociopatterns.org/), qui a développé dans les dernières années une infrastructure capable de mesurer les interactions sociales en temps réel dans un espace limité, comme une conférence, des bureaux, un hôpital…, et étudie les réseaux sociaux dynamiques correspondants. Je présenterai les résultats obtenus par les déploiements de cette infrastructure, qui révèlent des régularités inattendues dans les interactions sociales. Je présenterai également un modèle de dynamiques sociales qui reproduit un certain nombre de faits observés empiriquement, et je discuterai quelques conséquences de la dynamique du réseau sur les processus qui s’y déroulent. Je conclurai par les perspectives qu’offre le domaine des réseaux dynamiques.

Pierre Latouche

Jeudi 14 Juin 2012 à 11h, salle 26-00/101

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Les réseaux sont largement utilisés en sciences sociales afin de décrire les intéractions entre individus. Dans ce contexte, de nombreuses méthodes non-supervisées de clustering ont été développées afin d’extraire des informations, à partir de la topologie des réseaux. La plupart d’entre elles partitionne les noeuds dans des classes disjointes, en fonction de leurs profils de connection. Récemment, des études ont mis en évidence les limites de ces techniques. En effet, elles ont montré qu’un grand nombre de réseaux « réels » contenaient des noeuds connus pour appartenir à plusieurs groupes simultanément. Pour répondre à ce problème, nous proposons le modèle à blocs stochastiques chevauchants, Overlapping Stochastic Block Model (OSBM) en anglais. Cette approche autorise les noeuds à appartenir à plus d’une classe et généralise le très connu Stochastic Block Model, sous certaines hypothèses. Nous proposons un algorithme d’inférence permettant de classer les nouds d’un réseau, ainsi qu’un critère de sélection de modèles pour estimer le nombre de classes. Nous utilisons ces travaux pour analyser la blogosphère politique française.

Laura Hernandez

Jeudi 24 mai 2012 à 11h, salle 25-26/101

Mutualistic ecosystems are usually groups of animals and plants, helping each other to fulfil essential biological functions such as feeding or reproduction as in seed dispersal or pollination networks. Such systems may be described in terms of a complex network, where the nodes represent the animal or plant species and the links represent the existence of a contact between a plant and an animal species. As only contacts between nodes belonging to different guilds are allowed, the corresponding network is bipartite. Coding this information in a bipartite adjacency matrix, it is observed that real ecosystems are not a random collection of interacting species, but they display instead, a high degree of internal organization. Different hypothesis are discussed in the ecological literature to explain this particular order. It is fairly obvious that a detailed explanation of the interaction behaviour of individual species can be of little help to understand the generalized pattern that is found across ecological systems of very different sizes and types, that involve plants of different nature and animals that range from insects to birds. The tools commonly used by ecologists to study these systems are based on the statistical analysis of observed data. In this talk I will present an alternative way to study this problem, by introducing an algorithm that allows us to try different supposed hypothesis in the form of a Contact Preference Rule (CPR) that governs the dynamics of the system. Starting from a random configuration the system is evolved under the studied CPR and the comparison of the order state reached by this artificial system with the order observed in real systems allows us to decide whether a CPR may be considered or not as responsible for the observed order. In particular, I will introduce a new way to measure the order of mutualistic ecosystems and I will discuss about the relationship between the phylogenetic proximity of the members of each guild and the observed order.

Aline Carneiro Viana

Lundi 14 mai 2012 à 11h, salle 25-26/101

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The constant advancement of information systems has allowed more data to be generated and stored from the most diverse situations. It is fascinating that, behind these records, we see the reflection of the environment itself, since every record represents a decision made by some entity. In this work, we modeled real-world scenarios of mobility from using temporal complex networks. The analysis assumes that these systems are composed of entities able to interact in a rational manner, reflecting their interests and activity dynamic. In this direction, we propose a technique for analyzing mobility scenarios from random graphs. This technique examines how the real system would evolve if the agents decisions were random, and from there, you can check, for example, which edges are random and which are derived from social relationships, such as friendship or professional.

Emilie Coupechoux

Lundi 2 avril 2012 à 14h, salle 55-65/211

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Motivated by the analysis of social networks, we study a model of network that has both a given degree distribution and a tunable clustering coefficient. We analyze two types of epidemic processes on this random graph model: a diffusion process, which is characterized by an infection probability, each neighbor transmitting the epidemic independently, and a contagion model, which is inspired by a simple coordination game played on the network. Both types of processes have been used to model spread of new ideas, technologies, viruses or worms and results have been obtained for random graphs with no clustering. In this talk, we are interested in the impact of clustering on the growth processes. In both cases, we characterize conditions under which a global cascade is possible, and compute the cascade size explicitly, as a function of the degree distribution and the clustering coefficient. While clustering inhibits the diffusion process (in power-law and regular graphs), its impact for the contagion process is more subtle and depends on the connectivity of the graph: in a low connectivity regime, clustering also inhibits the contagion, while in a high connectivity regime, clustering favors the appearance of global cascades but reduces their size.

Camille Roth

Vendredi 2 mars 2012 à 14h, salle 25/26-101

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Subway networks shape, to some extent, the structure of movements of individuals across a city; similarly, they are being partially shaped by the presence of these individuals in the city. This talk will present two complementary studies describing the dynamic processes which subway networks both host and undergo. The first analysis focuses on dynamics processes occurring on the subway network of a large city (London) in terms of its commuting patterns. It uses the large scale, real-time electronic ticketing data from the Oyster Card system, introduced less than a decade ago, to reveal a part of the structure and organization of the city. More precisely, this study shows that patterns of intraurban movement are strongly heterogeneous in terms of volume, but not in terms of distance travelled, and that there is a polycentric structure composed of large flows organized around a limited number of activity centers. For smaller flows, the pattern of connections becomes richer and more complex and is not strictly hierarchical since it mixes different levels consisting of different orders of magnitude. The second study investigates the temporal evolution of the major subway networks in the world over the last century. The main result is that most of these networks tend to converge to a shape which shares some generic features, despite their geographical and economical differences. These features include a core with branches radiating from it to cover about twice the average radial extension of the core. The core generally includes about 60% of the network stations and exhibits an average degree of order 2.5. Interestingly, core and branches define two distinct and universal regimes in terms of the number of stations at a given distance from the barycenter. This result which was difficult to interpret in the framework of fractal geometry finds here a natural explanation. More broadly, these two types of studies open the way to more integrated analyses of the coevolution between the dynamics on and of subway networks.

Blaise Ngonmang

Jeudi 22 mars 2012 à 11h, salle 25-26/101

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In social networks, the detection of communities has gained considerable interest because it can be used for instance for visualization, recommendation in business applications or the analysis of the spread of infectious diseases. Many methods proposed in the litera- ture for the solution of this problem, assume that the structure of the entire network is known, which is not realistic for very large and dynamic networks. For this reason, approaches have been introduced recently to find the local community of a node. Most of these methods often fail when the starting node is at the boundary of a community. In addition, they are not able to detect overlapping communities. In this work, we propose new methods to find local communities that don’t have these drawbacks. Experiences on real and computer generated social networks such as Netscience, Amazon 2006 and Lan- cichinetti et al.’s benchmark show that these methods perform better than the solutions with which the comparisons were performed.

Renaud Lambiotte

Jeudi 16 février 2012 à 11h – salle 55-65/211

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In this talk, I will present recent results from 2 recent papers. i) Random teleportation is a necessary evil for ranking and clustering directed networks based on random walks. Teleportation enables ergodic solutions, but the solutions must necessarily depend on the exact implementation and parametrization of the teleportation. For example, in the commonly used PageRank algorithm, the teleportation rate must trade off a heavily biased solution with a uniform solution. Here we show that teleportation to links rather than nodes enables a much smoother trade-off and effectively more robust results. We also show that, by not recording the teleportation steps of the random walker, we can further reduce the effect of teleportation with dramatic effects on clustering. ii) The traditional way of studying temporal networks is to aggregate the dynamics of the edges to create a static weighted network. This implicitly assumes that the edges are governed by Poisson processes, which is not typically the case in empirical temporal networks. Consequently, we examine the effects of non-Poisson inter-event statistics on the dynamics of edges, and we apply the concept of a generalized master equation to the study of continuous-time random walks on networks. We show that the equation reduces to the standard rate equations when the underlying process is Poisson and that the stationary solution is determined by an effective transition matrix whose leading eigenvector is easy to calculate. We discuss the implications of our work for dynamical processes on temporal networks and for the construction of network diagnostics that take into account their nontrivial stochastic nature.

Jean-Charles Delvenne

Lundi 6 février 2012 à 11h – salle 25-26/105

Dynamical systems taking place on networks, such as opinion dynamics, synchronization, consensus or random walks, reveal a lot about their structure. In particular we show, through a dynamical reinterpretation of well-known concepts, how centrality measures (such as pagerank, eigencentrality, etc.) and community detection quality functions (such as modularity, Potts, model, stability, etc.) are intimately related. The dynamical interpretation allows to design new centrality or community detection measures tailored for every particular application.

Arnaud Legout

Mardi 31 janvier 2012 à 11h – salle 25-26/101

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In this presentation, we show how to exploit real-time communication applications to determine the IP address of a targeted user. We focus our study on Skype, although other real-time communication applications may have similar privacy issues. We first design a scheme that calls an identified-targeted user inconspicuously to find his IP address, which can be done even if he is behind a NAT. By calling the user periodically, we can then observe the mobility of the user. We show how to scale the scheme to observe the mobility patterns of tens of thousands of users. We also consider the linkability threat, in which the identified user is linked to his Internet usage. We illustrate this threat by combining Skype and BitTorrent to show that it is possible to determine the filesharing usage of identified users. We devise a scheme based on the identification field of the IP datagrams to verify with high accuracy whether the identified user is participating in specific torrents. We conclude that any Internet user can leverage Skype, and potentially other real-time communication systems, to observe the mobility and filesharing usage of tens of millions of identified users.