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des thèses françaises
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Génération et évaluation de mécanismes de détection des intrusions au niveau applicatif
| Auteur / Autrice : | Jonathan-Christofer Demay |
| Direction : | Ludovic Mé, Éric Totel, Frédéric Tronel |
| Type : | Thèse de doctorat |
| Discipline(s) : | Informatique |
| Date : | Soutenance en 2011 |
| Etablissement(s) : | Rennes 1 |
| Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Mathématiques, télécommunications, informatique, signal, systèmes, électronique (Rennes) |
| Partenaire(s) de recherche : | autre partenaire : Université européenne de Bretagne |
Mots clés
Résumé
La plupart des mécanismes de détection des anomalies au niveau applicatif reposent sur la détection de la déviation du flot de contrôle d'un programme. Bien souvent, pour détecter cela, le mécanisme repose sur les séquences d'appels système des applications. Cependant, ces méthodes ne permettent pas de détecter les attaques par imitation ou bien les attaques qui modifient les paramètres des appels système. De telles attaques peuvent être réalisées en ciblant les données de calcul utilisées par les processus. Pour compléter ces mécanismes de détection, nous proposons une approche pour détecter la corruption de données de calcul qui influencent l'exécution des appels système. Cette approche repose sur la construction d'un modèle de comportement orienté autour des données et construit par analyse statique du code source. Nous avons implémenté notre approche pour les programmes écrits en langage C. Cette implémentation est utilisée pour illustrer la faisabilité de notre approche sur plusieurs exemples. Pour évaluer plus en détails notre mécanisme de détection, nous proposons aussi une approche pour la simulation d'attaques contre les données de calcul. Cette approche repose sur un modèle de faute qui reproduit l'état interne d'une application après ce type d'attaque. Nous avons implémenté une plateforme d'évaluation en combinant notre modèle de faute avec un mécanisme d'injection en mémoire. Cette plateforme est utilisée pour réaliser une campagne d'injections sur deux exemples afin d'évaluer les capacitées de détection de notre modèle orienté autour des données.