Dissertations / Theses on the topic 'Attaque par déni de service'

Les attaques par déni de service distribué (DDoS, Distributed Denial of Service) consistent à limiter ou à empêcher l'accès à un service informatique. La disponibilité du service proposé par la victime est altérée soit par la consommation de la bande passante disponible sur son lien, soit à l'aide d'un nombre très important de requêtes dont le traitement surconsomme les ressources dont elle dispose. Le filtrage des DDoS constitue aujourd'hui encore un problème majeur pour les opérateurs. Le trafic illégitime ne comporte en effet que peu ou pas de différences par rapport au trafic légitime. Ces attaques peuvent ensuite tirer parti et attaquer des services disposés dans le réseau. L'approche présentée dans cette thèse se veut pragmatique et cherche à aborder ce problème suivant deux angles ; à savoir contenir l'aspect dynamique et distribué de ces attaques d'une part, et être capable de préserver le trafic légitime et le réseau d'autre part. Nous proposons dans ce but une architecture distribuée de défense comportant des nœuds de traitement associés aux routeurs des points de présence et d'interconnexion du réseau de l'opérateur. Ces nœuds introduisent dans le réseau, par le biais d'interfaces ouvertes, la programmabilité qui apporte la flexibilité et la dynamicité requises pour la résolution du problème. Des traitements de niveau réseau à applicatif sur les datagrammes sont ainsi possibles, et les filtrages sont alors exempts de dommages collatéraux. Un prototype de cette architecture permet de vérifier les concepts que nous présentons
The goal of Distributed Denial of Service attacks (DDoS) is to prevent legitimate users from using a service. The availability of the service is attacked by sending altered packets to the victim. These packets either consume a large part of networks bandwidth, or create an artificial consumption of victim’s key resources such as memory or CPU. DDoS’ filtering is still an important problem for network operators since illegitimate traffics look like legitimate traffics. The discrimination of both classes of traffics is a hard task. Moreover DDoS victims are not limited to end users (e. G. Web server). The network is likely to be attacked itself. The approach presented in this thesis is pragmatic. Firstly it seeks to control dynamic and distributed aspects of DDoS. Secondly it looks for protecting legitimate traffics and the network against collateral damages. Thus we propose a distributed infrastructure of defense based on nodes dedicated to the analysis and the filtering of the illegitimate traffic. Each node is associated with one POP router or interconnection router in order to facilitate its integration into the network. These nodes introduce the required programmability through open interfaces. The programmability offers applicative level packets processing, and thus treatments without collateral damages. A prototype has been developed. It validates our concepts

Composés d'appareils fortement limités en ressources (puissance de calcul, mémoire et énergie disponible) et qui communiquent par voie hertzienne, les réseaux de capteurs sans fil composent avec leurs faibles capacités pour déployer une architecture de communication de manière autonome, collecter des données sur leur environnement et les faire remonter jusqu'à l'utilisateur. Des « transports intelligents » à la surveillance du taux de pollution environnemental, en passant par la détection d'incendies ou encore l'« Internet des objets », ces réseaux sont aujourd'hui utilisés dans une multitude d'applications. Certaines d'entre elles, de nature médicale ou militaire par exemple, ont de fortes exigences en matière de sécurité. Les travaux de cette thèse se concentrent sur la protection contre les attaques dites par « déni de service », qui visent à perturber le fonctionnement normal du réseau. Ils sont basés sur l'utilisation de capteurs de surveillance, qui sont périodiquement renouvelés pour répartir la consommation en énergie. De nouveaux mécanismes sont introduits pour établir un processus de sélection efficace de ces capteurs, en optimisant la simplicité de déploiement (sélection aléatoire), la répartition de la charge énergétique (sélection selon l'énergie résiduelle) ou encore la sécurité du réseau (élection démocratique basée sur un score de réputation). Sont également fournis différents outils pour modéliser les systèmes obtenus sous forme de chaines de Markov à temps continu, de réseaux de Petri stochastiques (réutilisables pour des opérations de model checking) ou encore de jeux quantitatifs
Memory and little energy available), communicating through electromagnetic transmissions. In spite of these limitations, sensors are able to self-deploy and to auto-organize into a network collecting, gathering and forwarding data about their environment to the user. Today those networks are used for many purposes: “intelligent transportation”, monitoring pollution level in the environment, detecting fires, or the “Internet of things” are some example applications involving sensors. Some of them, such as applications from medical or military domains, have strong security requirements. The work of this thesis focuses on protection against “denial of service” attacks which are meant to harm the good functioning of the network. It relies on the use of monitoring sensors: these sentinels are periodically renewed so as to better balance the energy consumption. New mechanisms are introduced so as to establish an efficient selection process for those sensors: the first one favors the ease of deployment (random selection), while the second one promotes load balancing (selection based on residual energy) and the last one is about better security (democratic election based on reputation scores). Furthermore, some tools are provided to model the system as continuous-time Markov chains, as stochastic Petri networks (which are reusable for model checking operations) or even as quantitative games

Le cloud computing, solution souple et peu couteuse, est aujourd'hui largement adopté pour la production à grande échelle de services IT. Toutefois, des utilisateurs malveillants tirent parti de ces caractéristiques pour bénéficier d'une plate-forme d'attaque prête à l'emploi dotée d'une puissance colossale. Parmi les plus grands bénéficiaires de cette conversion en vecteur d’attaque, les botclouds sont utilisés pour perpétrer des attaques de déni de service distribuées (DDoS) envers tout tiers connecté à Internet.Si les attaques de ce type, perpétrées par des botnets ont été largement étudiées par le passé, leur mode opératoire et leur contexte de mise en œuvre sont ici différents et nécessitent de nouvelles solutions. Pour ce faire, nous proposons dans le travail de thèse exposé dans ce manuscrit, une approche distribuée pour la détection à la source d'attaques DDoS perpétrées par des machines virtuelles hébergées dans un cloud public. Nous présentons tout d'abord une étude expérimentale qui a consisté à mettre en œuvre deux botclouds dans un environnement de déploiement quasi-réel hébergeant une charge légitime. L’analyse des données collectées permet de déduire des invariants comportementaux qui forment le socle d'un système de détection à base de signature, fondé sur une analyse en composantes principales. Enfin, pour satisfaire au support du facteur d'échelle, nous proposons une solution de distribution de notre détecteur sur la base d'un réseau de recouvrement pair à pair structuré qui forme une architecture hiérarchique d'agrégation décentralisée
Currently, cloud computing is a flexible and cost-effective solution widely adopted for the large-scale production of IT services. However, beyond a main legitimate usage, malicious users take advantage of these features in order to get a ready-to-use attack platform, offering a massive power. Among the greatest beneficiaries of this cloud conversion into an attack support, botclouds are used to perpetrate Distributed Denial of Service (DDoS) attacks toward any third party connected to the Internet.Although such attacks, when perpetrated by botnets, have been extensively studied in the past, their operations and their implementation context are different herein and thus require new solutions. In order to achieve such a goal, we propose in the thesis work presented in this manuscript, a distributed approach for a source-based detection of DDoS attacks perpetrated by virtual machines hosted in a public cloud. Firstly, we present an experimental study that consists in the implementation of two botclouds in a real deployment environment hosting a legitimate workload. The analysis of the collected data allows the deduction of behavioural invariants that form the basis of a signature based detection system. Then, we present in the following a detection system based on the identification of principal components of the deployed botclouds. Finally, in order to deal with the scalability issues, we propose a distributed solution of our detection system, which relies on a mesh peer-to- peer architecture resulting from the overlap of several overlay trees

Cette thèse s’inscrit dans le domaine de l’analyse et la modélisation du trafic Internet à l’échelle des flots. L’extraction en ligne des statistiques sur les flots est une tâche difficile à cause du très haut débit du trafic actuel. Nous nous sommes intéressés dans cette thèse à l’étude de deux classes d’algorithmes traitant en ligne le trafic Internet. Dans la première partie, nous avons conçu un nouvel algorithme basé sur les filtres de Bloom pour l’identification en ligne des grands flots. Le point fort de cet algorithme est l’adaptation automatique aux variations du trafic. Une application intéressante est la détection en ligne des attaques par déni de service. Nous avons donc développé une version de l’algorithme qui intègre les spécificités des attaques. L’expérimentation montre que cette nouvelle méthode est capable d’identifier quasiment toutes les sources de trafic anormal avec un délai très court. Nous avons aussi étudié la performance de l’algorithme d’identification en ligne des grands flots. La deuxième partie de la thèse est consacrée à l’étude de l’échantillonnage et des algorithmes d’inférence des caractéristiques du trafic d’origine. D’abord, en utilisant un résultat d’approximations poissonniennes, nous avons montré que les deux méthodes d’échantillonnage : déterministe et probabiliste donnent des résultats équivalents du point de vue composition du trafic échantillonné en flots. Ensuite, nous avons conçu un algorithme permettant d’estimer, par un calcul asymptotique, à partir du trafic échantillonné, le nombre de flots dans le trafic réel et la distribution de leur taille sur un intervalle de temps court

Ce travail illustre comment les tendances actuelles d'utilisation dominantes sur Internet motivent la recherche sur des architectures futures de réseau plus orientées vers le contenu. Parmi les architectures émergentes pour l'Internet du futur, le paradigme du Information-Centric Networking (ICN) est présenté. ICN vise à redéfinir les protocoles de base d'Internet afin d'y introduire un changement sémantique des hôtes vers les contenus. Parmi les architectures ICN, le Named-Data Networking (NDN) prévoit que les demandes nommées de contenus des utilisateurs soient transmises par leur nom dans les routeurs le long du chemin d'un consommateur à une ou plusieurs sources de contenus. Ces demandes de contenus laissent des traces dans les routeurs traversés qui sont ensuite suivis par les paquets de contenus demandés. La table d'intérêt en attente (PIT) est le composant du plan de données de l'NDN qui enregistre temporairement les demandes de contenus acheminés dans les routeurs. D'une part, ce travail explique que le mécanisme d'acheminement à états de la PIT permet des propriétés comme l'agrégation de requêtes, le multicast de réponses et le contrôle natif de flux hop-by-hop. D'autre part, ce travail illustre comment l'acheminement à états de la PIT peut facilement être mal utilisé par des attaquants pour monter des attaques de déni de service distribué (DDoS) disruptives, appelées Interest Flooding Attacks (IFAs). Dans les IFAs, des botnets vaguement coordonnés peuvent inonder le réseau d'une grande quantité de demandes difficiles à satisfaire dans le but de surcharger soit l'infrastructure du réseau soit les producteurs de contenus. Ce travail de thèse prouve que bien que des contre-mesures contre les IFAs aient été proposées, il manque une compréhension complète de leur efficacité réelle puisque celles-ci ont été testées sous des hypothèses simplistes sur les scénarios d'évaluation. Dans l'ensemble, le travail présenté dans ce manuscrit permet de mieux comprendre les implications des IFAs et les opportunités d'améliorer les mécanismes de défense existants contre ces attaques. Les principales contributions de ce travail de thèse tournent autour d'une analyse de sécurité du plan d'acheminement dans l'architecture NDN. En particulier, ce travail définit un modèle d'attaquant plus robuste pour les IFAs à travers l'identification des failles dans les contre-mesures IFA existantes. Ce travail introduit un nouvel ensemble d'IFAs basé sur le modèle d'attaquant proposé. Les nouveaux IFAs sont utilisés pour réévaluer les plus efficaces contre-mesures IFA existantes. Les résultats de cette évaluation réfutent l'efficacité universelle des mécanismes de défense existants contre l'IFA et, par conséquent, appellent à différentes contre-mesures pour protéger le NDN contre cette menace de sécurité. Pour surmonter le problème révélé, ce travail définit également des contre-mesures proactives contre l'IFA, qui sont de nouveaux mécanismes de défense contre les IFA inspirés par les problèmes rencontrés dans l'état de l'art. Ce travail présente Charon, une nouvelle contre-mesure proactive contre l'IFA, et la teste contre les nouvelles IFAs. Ce travail montre que Charon est plus efficace que les contre-mesures IFA réactives existantes. Enfin, ce travail illustre la conception NDN.p4, c'est-à-dire la première implémentation d'un protocole ICN écrit dans le langage de haut niveau pour les processeurs de paquets P4. Le travail NDN.p4 est la première tentative dans la littérature visant à tirer parti des nouveaux techniques de réseaux programmables pour tester et évaluer différentes conceptions de plan de données NDN. Cette dernière contribution classe également les mécanismes alternatifs d'acheminement par rapport à un ensemble de propriétés cardinales de la PIT. Le travail souligne qu'il vaut la peine d'explorer d'autres mécanismes d'acheminement visant à concevoir un plan de données NDN moins vulnérable à la menace IFA
This work illustrates how today's Internet dominant usage trends motivate research on more content-oriented future network architectures. Among the emerging future Internet proposals, the promising Information-Centric Networking (ICN) research paradigm is presented. ICN aims to redesign Internet's core protocols to promote a shift in focus from hosts to contents. Among the ICN architectures, the Named-Data Networking (NDN) envisions users' named content requests to be forwarded by their names in routers along the path from one consumer to 1-or-many sources. NDN's requests leave trails in traversed routers which are then followed backwards by the requested contents. The Pending Interest Table (PIT) is the NDN's data-plane component which temporarily records forwarded content requests in routers. On one hand, this work explains that the PIT stateful mechanism enables properties like requests aggregation, multicast responses delivery and native hop-by-hop control flow. On the other hand, this work illustrates how the PIT stateful forwarding behavior can be easily abused by malicious users to mount disruptive distributed denial of service attacks (DDoS), named Interest Flooding Attacks (IFAs). In IFAs, loosely coordinated botnets can flood the network with a large amount of hard to satisfy requests with the aim to overload both the network infrastructure and the content producers. This work proves that although countermeasures against IFAs have been proposed, a fair understanding of their real efficacy is missing since those have been tested under simplistic assumptions about the evaluation scenarios. Overall, the work presented in this manuscript shapes a better understanding of both the implications of IFAs and the possibilities of improving the state-of-the-art defense mechanisms against these attacks. The main contributions of this work revolves around a security analysis of the NDN's forwarding plane. In particular, this work defines a more robust attacker model for IFAs by identifying flaws in the state-of-the-art IFA countermeasures. This work introduces a new set of IFAs built upon the proposed attacker model. The novel IFAs are used to re-assess the most effective existing IFA countermeasures. Results of this evaluation disproves the universal efficacy of the state-of-the-art IFA defense mechanisms and so, call for different countermeasures to protect the NDN against this threat. To overcome the revealed issue, this work also defines proactive IFA countermeasures, which are novel defense mechanisms against IFAs inspired by the issues with the state-of-the-art ones. This work introduces Charon, a novel proactive IFA countermeasure, and tests it against the novel IFA attacks. This work shows Charon counteracts latest stealthy IFAs better than the state-of-the-art reactive countermeasures. Finally, this work illustrates the NDN.p4 design, that is, the first implementation of an ICN protocol written in the high-level language for packet processors P4. The NDN.p4 work is the first attempt in the related literature to leverage novel programmable-networks technologies to test and evaluate different NDN forwarding plane designs. This last contribution also classifies existing alternative forwarding mechanisms with respect to a set of PIT cardinal properties. The work outlines that it is worth to explore alternative forwarding mechanisms aiming to design an NDN forwarding plane less vulnerable to the IFA threat

Les attaques massives par déni de service représentent une menace pour les services Internet. Ils impactent aussi les fournisseurs de service réseau et menace même la stabilité de l’Internet. Il y a donc un besoin pressant de contrôler les dommages causés par ces attaques. De nombreuses recherches ont été menées, mais aucune n’a été capable de combiner le besoin d’atténuation de l’attaque, avec l’obligation de continuité de service et les contraintes réseau. Les contre mesures proposées portent sur l’authentification des clients légitimes, le filtrage du trafic malicieux, une utilisation efficace des interconnections entre les équipements réseaux, ou l’absorption de l’attaque par les ressources disponibles. Dans cette thèse, nous proposons un mécanisme de contrôle de dommages. Basé sur une nouvelle signature d’attaque et les fonctions réseaux du standard Multiprotocol Label Switching (MPLS), nous isolons le trafic malicieux du trafic légitime et appliquons des contraintes sur la transmission du trafic malicieux. Le but est de rejeter suffisamment de trafic d’attaque pour maintenir la stabilité du réseau tout en préservant le trafic légitime. La solution prend en compte des informations sur l’attaque, mais aussi les ressources réseaux. Considérant que les opérateurs réseaux n’ont pas une même visibilité sur leur réseau, nous étudions l’impact de contraintes opérationnelles sur l’efficacité d’une contre mesure régulièrement recommandée, le filtrage par liste noire. Les critères d’évaluation sont le niveau d’information sur l’attaque ainsi que sur le trafic réseau. Nous formulons des scénarios auxquels chaque opérateur peut s’identifier. Nous démontrons que la l’algorithme de génération des listes noires doit être choisi avec précaution afin de maximiser l’efficacité du filtrage
Massive Denial of Service attacks represent a genuine threat for Internet service, but also significantly impact network service providers and even threat the Internet stability. There is a pressing need to control damages caused by such attacks. Numerous works have been carried out, but were unable to combine the need for mitigation, the obligation to provide continuity of service and network constraints. Proposed countermeasures focus on authenticating legitimate traffic, filtering malicious traffic, making better use of interconnection between network equipment or absorbing attack with the help of available resources. In this thesis, we propose a damage control mechanism against volumetric Denial of Services. Based on a novel attack signature and with the help of Multiprotocol Label Switching (MPLS) network functions, we isolate malicious from legitimate traffic. We apply a constraint-based forwarding to malicious traffic. The goal is to discard enough attack traffic to sustain network stability while preserving legitimate traffic. It is not only aware of attack details but also network resource, especially available bandwidth. Following that network operators do not have equal visibility on their network, we also study the impact of operational constraints on the efficiency of a commonly recommended countermeasure, namely blacklist filtering. The operational criteria are the level of information about the attack and about the traffic inside the network. We then formulate scenario which operators can identify with. We demonstrate that the blacklist generation algorithm should be carefully chosen to fit the operator context while maximizing the filtering efficiency

Les attaques cybernétiques causent une perte importante non seulement pour les utilisateurs finaux, mais aussi pour les fournisseurs de services Internet (FAI). Récemment, les clients des FAI ont été la cible numéro un de cyber-attaques telles que les attaques par déni de service distribué (DDoS). Ces attaques sont favorisées par la disponibilité généralisée outils pour lancer les attaques. Il y a donc un besoin crucial de contrer ces attaques par des mécanismes de défense efficaces. Les chercheurs ont consacré d’énormes efforts à la protection du réseau contre les cyber-attaques. Les méthodes de défense contiennent d’abord un processus de détection, complété par l’atténuation. Le manque d’automatisation dans tout le cycle de détection à l’atténuation augmente les dégâts causés par les cyber-attaques. Cela provoque des configurations manuelles de périphériques l’administrateur pour atténuer les attaques affectent la disponibilité du réseau. Par conséquent, il est nécessaire de compléter la boucle de sécurité avec un mécanisme efficace pour automatiser l’atténuation. Dans cette thèse, nous proposons un cadre d’atténuation autonome pour atténuer les attaques réseau qui visent les ressources du réseau, comme par les attaques exemple DDoS. Notre cadre fournit une atténuation collaborative entre le FAI et ses clients. Nous utilisons la technologie SDN (Software-Defined Networking) pour déployer le cadre d’atténuation. Le but de notre cadre peut se résumer comme suit : d’abord, les clients détectent les attaques et partagent les informations sur les menaces avec son fournisseur de services Internet pour effectuer l’atténuation à la demande. Nous développons davantage le système pour améliorer l’aspect gestion du cadre au niveau l’ISP. Ce système effectue l’extraction d’alertes, l’adaptation et les configurations d’appareils. Nous développons un langage de politique pour définir la politique de haut niveau qui se traduit par des règles OpenFlow. Enfin, nous montrons l’applicabilité du cadre par la simulation ainsi que la validation des tests. Nous avons évalué différentes métriques QoS et QoE (qualité de l’expérience utilisateur) dans les réseaux SDN. L’application du cadre démontre son efficacité non seulement en atténuant les attaques pour la victime, mais aussi en réduisant les dommages causés au trafic autres clients du FAI
Cyber attacks cause significant loss not only to end-users, but also Internet Service Providers (ISP). Recently, customers of the ISP have been the number one target of the cyber attacks such as Distributed Denial of Service attacks (DDoS). These attacks are encouraged by the widespread availability of tools to launch the attacks. So, there is a crucial need to counter these attacks (DDoS, botnet attacks, etc.) by effective defense mechanisms. Researchers have devoted huge efforts on protecting the network from cyber attacks. Defense methodologies first contains a detection process, completed by mitigation. Lack of automation in the whole cycle of detection to mitigation increase the damage caused by cyber attacks. It requires manual configurations of devices by the administrator to mitigate the attacks which cause the network downtime. Therefore, it is necessary to close the security loop with an efficient mechanism to automate the mitigation process. In this thesis, we propose an autonomic mitigation framework to mitigate attacks that target the network resources. Our framework provides a collaborative mitigation strategy between the ISP and its customers. The implementation relies on Software-Defined Networking (SDN) technology to deploy the mitigation framework. The contribution of our framework can be summarized as follows: first the customers detect the attacks and share the threat information with its ISP to perform the on-demand mitigation. We further develop the system to improve the management aspect of the framework at the ISP side. This system performs the alert extraction, adaptation and device configurations. We develop a policy language to define the high level policy which is translated into OpenFlow rules. Finally, we show the applicability of the framework through simulation as well as testbed validation. We evaluate different QoS and QoE (quality of user experience) metrics in SDN networks. The application of the framework demonstrates its effectiveness in not only mitigating attacks for the victim, but also reducing the damage caused to traffic of other customers of the ISP

La sécurité des circuits intégrés pour l’IoT est généralement incompatible avec la faible consommation énergétique attendue de ces circuits. Cette thèse a donc pour but de proposer de nouvelles manières de concilier sécurité et efficacité énergétique pour les circuits intégrés.Dans un premier temps, la sécurisation d’un mécanisme de gestion de l’énergie est étudiée. Les radios de réveil permettent de gérer la sortie de veille d’objets connectés, en réveillant un tel objet lors de la réception d’un code de réveil spécifique, mais elles sont vulnérables aux attaques par déni de sommeil, qui consistent à réveiller constamment l’objet en répétant un même code de réveil de sorte à vider sa batterie. Une nouvelle manière de générer des codes de réveils est proposée, qui permet de contrer efficacement ces attaques avec un coût négligeable en énergie.Dans un second temps, l’efficacité énergétique des contre-mesures contre les attaques matérielles est améliorée à travers deux approches différentes. Une nouvelle contre-mesure mixte, ayant une consommation énergétique plus faible que les protections mixtes existantes, est proposée ; elle consiste en un lissage algorithmique de la consommation offrant une détection intrinsèque des fautes. L’implémentation adaptative de contre-mesures matérielles est également proposée ; elle consiste à moduler le niveau de protection fourni par ces contre-mesures au cours du fonctionnement d’un algorithme protégé, afin d’optimiser la sécurité et la consommation énergétique. Une évaluation de la sécurité des contre-mesures montre qu’elles fournissent une protection efficace contre les attaques matérielles existantes
The goal of this work is to propose new methods that provide both a high security and a high energy efficiency for integrated circuits for the IoT.On the one side, we study the security of a mechanism dedicated to energy management. Wake-up radios trigger the wake-up of integrated circuits upon receipt of specific wake-up tokens, but they are vulnerable to denial-of-sleep attacks, during which an attacker replays such a token indefinitely to wake-up a circuit and deplete its battery. We propose a new method to generate unpredictable wake-up tokens at each wake-up, which efficiently prevents these attacks at the cost of a negligible energy overhead.On the other side, we improve on the energy efficiency of hardware countermeasures against fault and side-channel attacks, with two different approaches. First, we present a new combined countermeasure, which increases by four times the power consumption compared to an unprotected implementation, introduces no performance overhead, and requires less than 8 bits of randomness. Therefore, it has a lower energy overhead than existing combined protections. It consists in an algorithm-level power balancing that inherently detects faults. Then, we propose an adaptive implementation of hardware countermeasures, which consists in applying or removing these countermeasures on demand, during the execution of the protected algorithm, in order to tune the security level and the energy consumption. A security evaluation of all the proposed countermeasures indicates that they provide an efficient protection against existing hardware attacks

Le développement du transport partout dans le monde a fourni un grand nombre d'avantages pour de nombreux aspects de la vie humaine. Les systèmes de transport intelligents (ITS) sont des applications avancées qui visent à rendre les réseaux de transport plus sûrs, plus pratiques et plus intelligents. Selon leurs usages, ils peuvent être classés en deux types d'applications ITS, qui sont des applications de sûreté et des applications non-sûreté. Le réseau de véhicules ad hoc (VANET) est un élément clé des systèmes ITS, car il permet la communication entre les unités de transport. Ces communications prennent en charge différentes applications ITS avec différentes propriétés. Parmi les deux types d'applications, nous nous intéressons aux applications de sûreté qui ont des contraintes de qualité de service et des contraintes de sécurité plus strictes. Selon le scénario considéré et l'application de sûreté donnée, les informations échangées entre les véhicules doivent être diffusé localement dans une communication à un seul saut et / ou également notifiées aux véhicules à large dimension. L'objectif principal de cette thèse est d'améliorer les performances des applications de sûreté en termes de qualité de service et de sécurité, à la fois dans une communication à un saut et dans une communication multi-sauts. Nous nous intéressons à la fiabilité, la connectivité et le déni de service (DoS). Nous étudions et proposons des solutions techniques provenant de couches inférieures (Physique, Liaison et Réseaux) qui jouent un rôle fondamental dans l'atténuation des défis créés par la nature de l'environnement des véhicules. Tout d'abord, nous introduisons une nouvelle méthode efficace pour fiabiliser la radiodiffusion. Dans notre système, les messages de sécurité sont rediffusés lorsque l'expéditeur est sollicité. Cela augmente le pourcentage de véhicules qui reçoivent les messages alors que le nombre de messages dupliqués reste limité. En second lieu, en tenant compte de la fragmentation du réseau, nous étudions des solutions qui permettent de pallier la déconnexion temporaire du réseau pour apporter l'information de sécurité aux destinataires. Basé sur les propriétés sociales des réseaux de véhicules, nous proposons un protocole de transfert basé sur des relations sociales pour relayer la communication entre les véhicules et des points d'intérêt qui fournissent des services de sécurité avec des contraintes de temps plus souples, telles que la recherche et le sauvetage. Troisièmement, nous étudions l'attaque de brouillage, une sorte d'attaques DoS, qui est cruciale pour les applications de sûreté et qui et facilement réalisable au niveau des couches inférieures. Nous modélisons l'attaque de brouillage afin d'étudier la dégradation causée par l'attaque sur les performances du réseau. La dégradation à un certain niveau dans les performances du réseau est une indication de présence d'attaques de brouillage dans le réseau; donc les résultats de cette analyse nous permettent de déterminer les seuils de performance du réseau pour distinguer entre les scénarios normaux et les scénarios attaqués. Toutefois, selon cette analyse, le procédé utilisant la dégradation comme une indication pour détecter une attaque de brouillage est impossible pour des applications temps réel. Par conséquent, nous proposons des nouvelles méthodes afin de détecter les attaques de brouillage temps réel. Nos méthodes permettent la détection en temps réel avec une grande précision, non seulement chez le moniteur central mais aussi au niveau de chaque véhicule. Par conséquent, les véhicules sont avertis sur l'attaque assez tôt pour récupérer la communication et réagir à ces attaques
The development of transportation all over the world has been providing a lot of benefits for many aspects of human life. Intelligent Transportation Systems (ITS) are advanced applications that aim to make the transport networks safer, more convenient and smarter. According to their usages, they can be classified into two types of ITS applications, which are safety applications and non-safety applications. Vehicular ad hoc network (VANET) is a key component of ITS since it enables communications among transportation units. These communications support different ITS applications with various properties. Between two types of applications, we are interested in safety applications which have tighter quality and security constraints. Depending on an applied scenario of a given safety application, the exchanged information among vehicles must be broadcast locally within one-hop communication and/or also be notified to vehicles in large range. The main objective of this thesis is to improve the performance of safety applications in term of the quality of service and security, in both one-hop communication and multi-hop communication. We focus on reliability, connectivity and Denial of Services (DoS) attack. We study and propose technical solutions coming from lower layers (Physical, MAC and network layers) which play a fundamental role in mitigation to challenges created by the nature of the vehicular environment. Firstly, we introduce a reliable scheme to achieve the reliability for broadcasting. In our scheme, the safety messages are rebroadcast when the sender is solicited. This increases the percentage of vehicles receiving the messages while duplicated messages are limited. Secondly, with consideration of the fragmentation of the network, we study solutions that overcome the temporary disconnection in the network to bring the safety information to the recipients. Based on the social properties of vehicular networks, we propose a social-based forwarding protocol to support the communication between vehicles to points of interest that provide safety services with looser time constraints, such as search and rescue. Thirdly, we investigate jamming attack, a kind of DoS attacks, which is crucial for safety applications because of the adequate condition of the attack at the lower layers. We model jamming attack on broadcasting in order to study the degradation caused by the attack on network performance. The degradation at a certain level in network performance is an indication of a jamming attack presence in the network; therefore results from this analysis will allow us to determine network performance thresholds to distinguish between normal and attacked scenarios. However, according to our analysis, the method using the degradation as an indication to detect a jamming attack is not feasible for real-time applications. Hence, we propose methods to detect jamming attacks in real-time. Our methods allow real-time detection with high accuracy, not only at the central monitor but also at each vehicle. Therefore, vehicles are noticed about the attack soon enough to recover the communication and react to these attacks

Cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'analyse et la modélisation du trafic Internet à l'échelle des flots. Les informations sur les flots (surtout les grands flots) sont très utiles dans différents domaines comme l'ingénierie du trafic, la supervision du réseau et la sécurité. L'extraction en ligne des statistiques sur les flots est une tâche difficile à cause du très haut débit du trafic actuel. Nous nous sommes intéressés dans cette thèse à l'étude de deux classes d'algorithmes traitant en ligne le trafic Internet. Dans la première partie, nous avons conçu un nouvel algorithme basé sur les filtres de Bloom pour l'identification en ligne des grands flots. Le point fort de cet algorithme est l'adaptation automatique aux variations du trafic. Une application intéressante est la détection en ligne des attaques par déni de service. Nous avons donc développé une version de l'algorithme qui intègre les spécificités des attaques. L'expérimentation en ligne montre que cette nouvelle méthode est capable d'identifier quasiment toutes les sources de trafic anormal avec un délai très court. Nous avons aussi étudié la performance de l'algorithme d'identification en ligne des grands flots. En considérant un modèle simplifié, nous avons pu approcher l'erreur générée par cet algorithme sur l'estimation du nombre de grands flots. Cette étude a permis en particulier d'évaluer l'impact des différents paramètres de l'algorithme sur sa performance. Les algorithmes présentés dans la première partie s'appliquent sur la totalité du trafic, ce qui n'est pas toujours possible car dans certains cas, on ne dispose que du trafic échantillonné. La deuxième partie de la thèse est consacrée à l'étude de l'échantillonnage et des algorithmes d'inférence des caractéristiques du trafic d'origine. D'abord, en utilisant un résultat d'approximations poissonniennes, nous avons montré que les deux méthodes d'échantillonnage: déterministe et probabiliste donnent des résultats équivalents du point de vue composition du trafic échantillonné en flots. Ensuite, nous avons conçu un algorithme permettant d'estimer, par un calcul asymptotique, à partir du trafic échantillonné, le nombre de flots dans le trafic réel et la distribution de leur taille sur un intervalle de temps court. Ceci permet de faire l'hypothèse à priori que cette distribution suit une loi de Pareto. Cette hypothèse a été validée sur des traces de trafic de différentes natures.

Le but de cette thèse est de concevoir et mettre en œuvre une stratégie de renseignement sur les menaces cyber afin de soutenir les décisions stratégiques. L'alerte précoce et la détection des violations sont décisives, ce qui signifie que l'accent de la cyber sécurité a évolué vers l'intelligence des menaces. Pour cette raison, nous avons créé, analysé, mis en œuvre et testé deux solutions. La première solution agit comme un mécanisme prédictif et proactif. C'est un nouveau cadre utilisé pour analyser et évaluer quantitativement les vulnérabilités associées à un réseau de villes intelligentes. Cette solution utilise le modèle de chaîne de Markov pour déterminer le niveau de gravité de vulnérabilité le plus élevé d'un chemin d'attaque potentiel du réseau. Le niveau de gravité élevé amènera l'administrateur système à appliquer des mesures de sécurité appropriées à priori aux attaques. La deuxième solution agit comme un mécanisme défensif ou auto-protecteur. Ce cadre atténue les attaques par disponibilité zero-day basées sur Identification, Heuristics et Load Balancer dans un délai raisonnable. Ce mécanisme défensif a été proposé principalement pour atténuer les attaques par déni de service distribué (DDoS) car elles sont considérées comme l'une des attaques de disponibilité les plus sévères qui pourraient paralyser le réseau de la ville intelligente et provoquer une panne complète. Cette solution repose sur deux équilibreurs de charge dans lesquels le premier utilise une approche heuristique et le second agit comme une sauvegarde pour produire une solution dans un délai raisonnable
The purpose of this thesis is to design and implement a cyber-threat intelligence strategy to support strategic decisions. Early warning and detection of breaches are decisive to being in a state of readiness, meaning that the emphasis of cybersecurity has changed to threat intelligence. For that reason, we created, analyzed, implemented, and tested two solutions. The first solution acts as a predictive and proactive mechanism. It is a novel framework used to analyze and evaluate quantitatively the vulnerabilities associated with a smart city network. This solution uses the Markov Chain Model to determine the highest vulnerability severity level of a potential attack path in the attacks graph of the network. High severity level of a potential attack path will lead the system administrator to apply appropriate security measures a priori to attacks occurrence. The second solution acts as a defensive or self-protective mechanism. This framework mitigates the zero-day availability attacks based on Identification, Heuristics and Load Balancer in a reasonable time frame. This defensive mechanism has been proposed mainly to mitigate Distributed Denial of Service (DDoS) attacks since they are considered one of the most severe availability attacks that could paralyze the smart city’s network and cause complete black out. This solution relies on two load balancers in which the first one uses a heuristic approach, and the second acts as a backup to produce a solution in a reasonable time frame

Avec l’évolution des besoins d’utilisateurs, plusieurs technologies de réseaux sans fil ont été développées. Parmi ces technologies, nous trouvons les réseaux mobiles ad hoc (MANETs) qui ont été conçus pour assurer la communication dans le cas où le déploiement d’une infrastructure réseaux est coûteux ou inapproprié. Dans ces réseaux, le routage est une fonction primordiale où chaque entité mobile joue le rôle d’un routeur et participe activement dans le routage. Cependant, les protocoles de routage ad hoc tel qu’ils sont conçus manquent de contrôle de sécurité. Sur un chemin emprunté, un nœud malveillant peut violemment perturber le routage en bloquant le trafic. Dans cette thèse, nous proposons une solution de détection des nœuds malveillants dans un réseau MANET basée sur l’analyse comportementale à travers les filtres bayésiens et les chaînes de Markov. L’idée de notre solution est d’évaluer le comportement d’un nœud en fonction de ses échanges avec ses voisins d’une manière complètement décentralisée. Par ailleurs, un modèle stochastique est utilisé afin de prédire la nature de comportement d’un nœud et vérifier sa fiabilité avant d’emprunter un chemin. Notre solution a été validée via de nombreuses simulations sur le simulateur NS-2. Les résultats montrent que la solution proposée permet de détecter avec précision les nœuds malveillants et d’améliorer la qualité de services de réseaux MANETs
With the evolution of user requirements, many network technologies have been developed. Among these technologies, we find mobile ad hoc networks (MANETs) that were designed to ensure communication in situations where the deployment of a network infrastructure is expensive or inappropriate. In this type of networks, routing is an important function where each mobile entity acts as a router and actively participates in routing services. However, routing protocols are not designed with security in mind and often are very vulnerable to node misbehavior. A malicious node included in a route between communicating nodes may severely disrupt the routing services and block the network traffic. In this thesis, we propose a solution for detecting malicious nodes in MANETs through a behavior-based analysis and using Bayesian filters and Markov chains. The core idea of our solution is to evaluate the behavior of a node based on its interaction with its neighbors using a completely decentralized scheme. Moreover, a stochastic model is used to predict the nature of behavior of a node and verify its reliability prior to selecting a path. Our solution has been validated through extensive simulations using the NS-2 simulator. The results show that the proposed solution ensures an accurate detection of malicious nodes and improve the quality of routing services in MANETs

Dans cette thèse nous nous sommes intéressés à sécuriser les réseaux véhiculaires ad hoc (VANETs) contre les attaques de déni de service (DoS) jugées comme étant les plus dangereuses pour ces réseaux. Notre travail peut être subdivisé en trois grandes parties.Dans un premier temps, nous avons étudié les différentes vulnérabilités auxquelles sont exposés les VANETs, spécialement les attaques DoS. Vu notre expertise en matière de la cryptographie, nous avons exploré, dégagé et classifié des solutions possibles à une grande panoplie de brèches de sécurité VANETs. En effet, nous avons montré que la cryptographie permet de résoudre divers problèmes de sécurité VANETs. Notre première contribution dans ce sens est un algorithme de génération de clés de groupe pour les convois de véhicules. Dans notre deuxième contribution nous avons conçu deux nouvelles méthodes de détection d’attaques DoS. Dans ce contexte, notre premier algorithme de détection est basé sur la régression linéaire, la logique floue ainsi que la définition de trois nouvelles métriques spécifiques VANETs. Dans notre deuxième algorithme de détection nous avons défini une nouvelle métrique à base de l'entropie de Shannon que nous avons introduite pour la première fois pour détecter tel type d’attaques. Notre troisième contribution a été consacrée à la réaction contre les attaques une fois détectées. Pour cela, nous avons eu recourt à l'utilisation des techniques offertes par la théorie des jeux. Nous avons proposé deux jeux non-coopératifs de réaction sous forme stratégique et extensive. Pour chacune des phases de détection et de réaction, les expérimentations ont été faites essentiellement pour les attaques greedy et jamming. Nos algorithmes proposés présentent l'avantage de la rapidité, d'être exécutés par n'importe quel nœud du réseau et ne nécessitent aucune modification du protocole IEEE 802.11p utilisée comme standard de la couche MAC et PHY des réseaux véhiculaires.Au cours de ce travail, nous avons pu participer à la sécurisation des réseaux VANETs. Cependant nous jugeons qu'il reste beaucoup à faire. A savoir par exemple, l'étude des solutions cryptographiques que nous avons menée nous a permis de découvrir à quel point l'usage de la cryptographie pour la sécurité des VANETs est un sujet assez vaste et qui nécessite d'être encore mieux exploré. Ceci constituera pour nous une ouverture assez prometteuse
In this thesis we interested in securing Vehicular Ad hoc Networks (VANETs) against Denial of Service attacks (DoS) judged to be the most dangerous attacks to such networks. Our work can be divided into three main parts. First, we studied all the various possible existing vulnerabilities to which are exposed VANETs, we focused especially on denial of service attacks. Based on our expertise in cryptography, we explored, identified and classified the possible solutions to a wide range of VANET security breaches from a cryptographic point of view. Indeed, we showed that cryptography with its primitives and fairly powerful tools solves many VANET security problems. Our first contribution in this direction is a secure group key generation algorithm for VANET platoons. In our second contribution, we have developed two new techniques to detect denial of service attacks in VANET networks mainly characterized by the high mobility and frequent disconnections which considerably complicate the detection. Our first detection algorithm is based on the linear regression mathematical concept, fuzzy logic and three newly defined VANET appropriate metrics. In our second algorithm we define a new Shannon Entropy based metric that we introduced for the first time to detect DoS attacks in VANET. Our third contribution was devoted to the reaction against the detected attacks. For that, we used the techniques offered by game theory. We have proposed two non-cooperative reaction games in strategic and extensive forms. For both detection and reaction proposed schemes, experiments were made essentially for the greedy behavior and jamming attacks. All our proposed algorithms present the advantage of rapidity, to be executed by any node of the network and do not require any modification of the 802.11p MAC layer protocol used as a standard for VANETs. In this work, we have participated in securing VANETs, however we believe that much remains to be done. Namely, for example the study of cryptographic solutions we have conducted, allowed us to discover how the use of cryptography for VANET security is a fairly broad topic which needs to be better explored. This will be for us a very promising subject

Les systèmes embarqués comme les smartphones et les tablettes vont devenir à terme nos interfaces privilégiées avec le monde numérique. Ces systèmes n'ont cependant pas encore la puissance de calcul nécessaire pour s'acquitter de toutes les tâches exigées par un utilisateur. De plus, ils ne disposent pas forcement de toutes les connaissances nécessaires pour réaliser certaines opérations. Ceci pour divers raisons: confidentialité, propriété intellectuelle, limitation de la mémoire ou encore difficulté d'accès à l'information. Ainsi de nombreuses données et de nombreux calculs sont stockes et effectués sur des machines distantes. Il peut s'agir de serveur centralisant tous les calculs, d'une grille de calcul distribuée ou d'un cloud. Le résultat est que des entités tiers manipulent des données qui ont un caractère privée. Cette situation n’est pas acceptable en terme de protection de la vie privée sans la mise en place de dispositifs permettant de garantir aux utilisateurs la confidentialité et l'intégrité de leurs données, le respect de leur vie privée. L’objectif de cette thèse est d'analyser les méthodes existantes ainsi que de proposer d'autres mécanismes de sécurité et de protection de la vie privée pour les calculs déportés
Hashing and hash-based data structures are ubiquitous. Apart from their role inthe design of efficient algorithms, they particularly form the core to manycritical software applications. Whether it be in authentication on theInternet, integrity/identification of files, payment using Bitcoins, webproxies, or anti-viruses, the use of hashing algorithms might only be internalbut yet very pervasive.This dissertation studies the pitfalls of employing hashing and hash-based datastructures in software applications, with a focus on their security and privacyimplications. The mainstay of this dissertation is the security and privacyanalysis of software solutions built atop Bloom filters --- a popularhash-based data structure, and Safe Browsing --- a malicious websitedetection tool developed by Google that uses hash functions. The softwaresolutions studied in this dissertation have billions of clients, which includesoftware developers and end users.For Bloom filters and their privacy, we study a novel use case, where they forman essential tool to privately query leaked databases of personal data. Whilefor security, we study Bloom filters in adversarial settings. The studyencompasses both theory and practice. From a theoretical standpoint, we defineadversary models that capture the different access privileges of an adversary onBloom filters. We put the theory into practice by identifying several securityrelated software solutions (employing Bloom filters) that are vulnerable to ourattacks. This includes: a web crawler, a web proxy, a malware filter, forensictools and an intrusion detection system. Our attacks are similar to traditionaldenial-of-service attacks capable of bringing the concerned infrastructures toknees.As for Safe Browsing, we study vulnerabilities in the architecture that anadversary can exploit. We show several attacks that can simultaneouslyincrease traffic towards both the Safe Browsing server and the client. Ourattacks are highly feasible as they essentially require inverting hash digestsof 32 bits. We also study the privacy achieved by the service by analyzing thepossibility of re-identifying websites visited by a client. Our analysis andexperimental results show that Safe Browsing can potentially be used as a toolto track specific classes of individuals.This dissertation highlights the misunderstandings related to the use of hashingand hash-based data structures in a security and privacy context. Thesemisunderstandings are the geneses of several malpractices that include the useof insecure hash functions, digest truncation among others. Motivated by ourfindings, we further explore several countermeasures to mitigate the ensuingsecurity and privacy risks

Au cours des dernières années, nous avons observé le développement de dispositifs connectéset nomades tels que les téléphones mobiles, tablettes ou même les ordinateurs portablespermettant aux gens d’utiliser dans leur quotidien des services géolocalisés qui sont personnalisésd’après leur position. Néanmoins, les services géolocalisés présentent des risques enterme de vie privée qui ne sont pas forcément perçus par les utilisateurs. Dans cette thèse,nous nous intéressons à comprendre les risques en terme de vie privée liés à la disséminationet collection de données de localisation. Dans ce but, les attaques par inférence que nousavons développé sont l’extraction des points d’intérêts, la prédiction de la prochaine localisationainsi que la désanonymisation de traces de mobilité, grâce à un modèle de mobilité quenous avons appelé les chaînes de Markov de mobilité. Ensuite, nous avons établi un classementdes attaques d’inférence dans le contexte de la géolocalisation se basant sur les objectifsde l’adversaire. De plus, nous avons évalué l’impact de certaines mesures d’assainissement àprémunir l’efficacité de certaines attaques par inférence. En fin nous avons élaboré une plateformeappelé GEoPrivacy Enhanced TOolkit (GEPETO) qui permet de tester les attaques parinférences développées
In recent years, we have observed the development of connected and nomad devices suchas smartphones, tablets or even laptops allowing individuals to use location-based services(LBSs), which personalize the service they offer according to the positions of users, on a dailybasis. Nonetheless, LBSs raise serious privacy issues, which are often not perceived by the endusers. In this thesis, we are interested in the understanding of the privacy risks related to thedissemination and collection of location data. To address this issue, we developed inferenceattacks such as the extraction of points of interest (POI) and their semantics, the predictionof the next location as well as the de-anonymization of mobility traces, based on a mobilitymodel that we have coined as mobility Markov chain. Afterwards, we proposed a classificationof inference attacks in the context of location data based on the objectives of the adversary.In addition, we evaluated the effectiveness of some sanitization measures in limiting the efficiencyof inference attacks. Finally, we have developed a generic platform called GEPETO (forGEoPrivacy Enhancing Toolkit) that can be used to test the developed inference attacks