Self-adaptable Security Monitoring for IaaS Cloud Environments

par Anna Giannakou

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Jean-Louis Pazat.

Soutenue le 06-07-2017

à Rennes, INSA , dans le cadre de École doctorale Mathématiques, télécommunications, informatique, signal, systèmes, électronique (Rennes) , en partenariat avec Université Bretagne Loire (COMUE) , Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (laboratoire) et de Design and Implementation of Autonomous Distributed Systems (laboratoire) .

Le président du jury était Éric Totel.

Le jury était composé de Jean-Louis Pazat, Éric Totel, Hervé Debar, Eddy Caron, Stephen L. Scott, Christine Morin, Louis Rilling.

Les rapporteurs étaient Hervé Debar.

  • Titre traduit

    Supervision de sécurité auto-adaptative dans les clouds IaaS


  • Résumé

    Les principales caractéristiques des clouds d'infrastructure (laaS), comme l'élasticité instantanée et la mise à disposition automatique de ressources virtuelles, rendent ces clouds très dynamiques. Cette nature dynamique se traduit par de fréquents changements aux différents niveaux de l'infrastructure virtuelle. Étant données la criticité et parfois la confidentialité des informations traitées dans les infrastructures virtuelles des clients, la supervision de sécurité est une préoccupation importante pour les clients comme pour le fournisseur de cloud. Malheureusement, les changements dynamiques altèrent la capacité du système de supervision de sécurité à détecter avec succès les attaques ciblant les infrastructures virtuelles. Dans cette thèse, nous avons conçu un système de supervision de sécurité auto-adaptatif pour les clouds laaS. Ce système est conçu pour adapter ses composants en fonction des différents changements pouvant se produire dans une infrastructure de cloud. Notre système est instancié sous deux formes ciblant des équipements de sécurité différents : SAIDS, un système de détection d'intrusion réseau qui passe à l'échelle, et AL-SAFE, un firewall applicatif fondé sur l'introspection. Nous avons évalué notre prototype sous l'angle de la performance, du coût, et de la sécurité pour les clients comme pour le fournisseur. Nos résultats montrent que notre prototype impose un coût additionnel tolérable tout en fournissant une bonne qualité de détection.


  • Résumé

    Rapid elasticity and automatic provisioning of virtual resources are some of the main characteristics of laaS clouds. The dynamic nature of laaS clouds is translated to frequent changes that refer to different levels of the virtual infrastructure. Due to the critical and sometimes private information hosted in tenant virtual infrastructures, security monitoring is of great concern for both tenants and the provider. Unfortunately, the dynamic changes affect the ability of a security monitoring framework to successfully detect attacks that target cloud-hosted virtual infrastructures. In this thesis we have designed a self-adaptable security monitoring framework for laaS cloud environments that is designed to adapt its components based on different changes that occur in a virtual infrastructure. Our framework has two instantiations focused on different security devices: SAIDS, a scalable network intrusion detection system, and AL-SAFE, an introspection-based application-level firewall. We have evaluated our prototype focusing on performance, cost and security for both tenants and the provider. Our results demonstrate that our prototype imposes a tolerable overhead while providing accurate detection results.


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