Thèse soutenue

Un plan de surveillance de la sécurité des réseaux orientés contenu : application à Named Data Networking

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Auteur / Autrice : Ngoc Tan Nguyen
Direction : Guillaume DoyenRémi Cogranne
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Optimisation et sûreté des systèmes
Date : Soutenance le 03/07/2018
Etablissement(s) : Troyes
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Charles Delaunay / ICD
Jury : Président / Présidente : Ludovic Mé
Examinateurs / Examinatrices : Rémi Cogranne, Ludovic Mé, Patrick Bas, Christian F. Tschudin, Sandrine Vaton
Rapporteurs / Rapporteuses : Patrick Bas, Christian F. Tschudin
DOI : 10.70675/9dd1b73cz38e6z404fza820zb0b47db02db4

Résumé

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L'architecture de l'Internet a été conçue pour connecter des hôtes distants. Mais l'évolution de son usage, qui s'apparente à celui d'une plate-forme mondiale pour la distribution de contenu met à mal son modèle de communication originale. Afin de mettre en cohérence l'architecture de l'Internet et son usage, de nouvelles architectures réseaux orientées contenu ont été proposées et celles-ci sont prêtes à être mises en oeuvre. Les questions de leur gestion, déploiement et sécurité se posent alors comme des verrous indispensables à lever pour les opérateurs de l'Internet. Dans cette thèse, nous proposons un plan de surveillance de la sécurité pour Named Data Networking (NDN), l'architecture la plus aboutie et bénéficiant d'une implémentation fonctionnelle. Dans le déploiement réel, nous avons caractérisé les attaques NDN les plus importantes - Interest Flooding Attack (IFA) et Content Poisoning Attack (CPA). Ces résultats ont permis de concevoir des micro-détecteurs qui reposent sur la théorie des tests d'hypothèses. L'approche permet de concevoir un test optimal (AUMP) capable d'assurer une probabilité de fausses alarmes (PFA) désirée en maximisant la puissance de détection. Nous avons intégré ces micro-détecteurs dans un plan de surveillance de la sécurité permettant de détecter des changements anormaux et les corréler par le réseau Bayésien, qui permet d'identifier les événements de sécurité dans un noeud NDN. Cette solution a été validée par simulation et expérimentation sur les attaques IFA et CPA