Thèse soutenue

Vers la recherche de vulnérabilités jour-1 à partir de signatures sémantiques de correctifs

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Auteur / Autrice : Alexis Challande
Direction : Guénaël Renault
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 11/10/2022
Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : École polytechnique (Palaiseau, Essonne ; 1795-....)
Laboratoire : Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique (Palaiseau, Essonne)
Jury : Président / Présidente : Stefano Zacchiroli
Examinateurs / Examinatrices : Guénaël Renault, Aurélien Francillon, Christine Morin, Sébastien Josse, Sarah Zennou, Robin David, Thomas Clausen
Rapporteurs / Rapporteuses : Aurélien Francillon, Christine Morin

Mots clés

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Résumé

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Pour maintenir la sécurité des systèmes d'information, déployer les mises-à-jour proposées dès qu'elles sont disponibles est une bonne pratique encouragée par l'ensemble des acteurs de la sécurité informatique. Effectivement, l'exploitation des vulnérabilités de type 1-jour (dénommées ainsi car il en existe un correctif depuis au moins 1 journée), peut être dévastatrice comme EternalBlue ou Shellshock ont pu l'illustrer.L'objectif de cette thèse est de proposer des méthodes et leur application pratique pour détecter si ces correctifs sont bien appliqués au plus bas niveau, i.e. dans le code binaire. Ceci est indispensable pour avoir une vision fiable de la protection d'un système.Pour atteindre cet objectif, nous avons établi plusieurs jalons. Le premier consiste en une étude approfondie d'un correctif type, avant de formaliser un cadre de recherche de ces derniers à l'échelle d'un système complet.Nous proposons ensuite l'implémentation d'une solution logicielle construisant automatiquement des signatures sémantiques de correctifs de vulnérabilités et cherchant ces signatures dans des systèmes de fichiers.Finalement, nous testons cette solution en conditions réelles (i.e. détection de correctifs dans des images du système d'exploitation Android) et montrons la pertinence de cette solution.