Soutenance de Thèse Renzo Efrain NAVAS

Mercredi 09.12.2020
Horaires :
De 14:00 à 16:00

Adresse :

En visio-conférence

Renzo Efrain NAVAS, doctorant au département SRCD, et plus précisément du laboratoire Lab-STICC, présentera ses travaux de thèse intitulés:

Improving the Resilience of the Constrained Internet of Things

En savoir +

Résumé de la thèse :

Les systèmes de l’Internet des Objets (IoT) sont de plus en plus déployés dans le monde réel, mais leur sécurité est en retard par rapport à l’état de l’art des systèmes non IoT. La Défense par Cible Mouvante (MTD) est un paradigme de cyberdéfense qui propose de randomiser les composants des systèmes, dans l’intention de faire échec aux cyberattaquants qui s’appuyaient auparavant sur la nature statique des systèmes. Les attaquants sont désormais limités par le temps. Le MTD a été mis en oeuvre avec succès dans les systèmes conventionnels, mais son utilisation pour améliorer la sécurité des IoT fait encore défaut dans la littérature. Au cours de cette thèse, nous avons validé le MTD comme paradigme de cybersécurité adapté aux systèmes IoT. Nous avons identifié et synthétisé les techniques MTD existantes pour l’IoT en utilisant une méthode d’examen systématique de la littérature, et nous avons défini et utilisé quatre nouvelles mesures liées à l’entropie pour mesurer les propriétés qualitatives des techniques MTD. Ensuite, nous avons proposé un framework générique de MTD distribué qui permet l’instanciation de stratégies MTD concrètes adaptées aux contraintes de l’IoT. Enfin, nous avons avons conçu un protocole de synchronisation du temp authentifié, et instancié trois techniques MTD particulières : deux dans les couches supérieures du réseau (portant sur le saut de port et sur des interfaces RESTful d’applications) - et validé l’une d’entre elles dans du matériel réel-, et la troisième dans la couche physique pour obtenir des systèmes IoT résistants aux attaques/brouillages d’initiés en utilisant des techniques d’étalement du spectre en séquence directe avec des séquences pseudoaléatoires cryptographiquement fortes.

Contact(s) & information(s) pratique(s)

Avis de soutenance : Renzo Navas

Publié le 08.12.2020
 
 
 
1
 
2
 
3
 
4
 
5
 
6
 
7
 
8
 
9
 
10
 
11
 
12
 
13
 
14
 
15
 
16
 
17
 
18
 
19
 
20
 
21
 
22
 
23
 
24
 
25
 
26
 
27
 
28
 
29
 
30
 
31