Détection d'intrusion sur les objets connectés par analyse comportementale
Notice bibliographique
Résumé
Je tient tout d'abord à remercier le professeur Michel Dagenais qui a supervisé ce projet de recherche.La confiance et l'autonomie qu'il m'a accordées, son soutien constant, la qualité de son suivi et sa rapide compréhension des défis techniques auxquels j'ai été confronté m'ont été très précieux tout au long de cette maîtrise.Je le remercie des moyens matériels qu'il a su mettre rapidement à ma disposition lorsque j'en avais besoin.Je remercie également le professeur José Fernandez, qui a co-dirigé ce projet de recherche.Sa capacité à vulgariser des concepts avancés de sécurité informatique et son expertise dans ce domaine m'ont grandement inspiré dans mon travail.Je tiens également à remercier mes parents, qui m'ont permis de mener à bien mes études même à l'autre bout de la Terre.Ils m'ont toujours accompagné dans la réussite de mes études et ont mis en place un environnement propice à cela.Je remercie également ma compagne, Sophie, qui a eu la patience de m'attendre parfois tard à l'école, qui m'a constamment soutenu durant le projet de recherche mais surtout qui a sû égayer ma vie pendant ces deux belles années.Je souhaite également remercier chaleureusement mes collègues et amis du laboratoire DOR-SAL et du laboratoire SecSI.Ils m'ont donné de précieux conseils techniques et méthodologiques et ont grandement contribué à mon bien-être durant ces dernières années.Merci pour les parties de squash, de badbinton, de wallyball, merci pour les gâteaux et merci pour toutes ces merveilleuses pauses-café.Je remercie également les enseignants qui ont sû attiser ma curiosité pendant mes études.Je n'ai sans doute pas beaucoup compter dans leur vie, mais eux ont certainement joué un rôle déterminant dans la mienne.Enfin, je tiens à souligner la participation financière d'Ericsson, d'EfficiOS, du Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG), de Prompt et de Ciena, qui m'ont permis de mener ce projet à bien.v RÉSUMÉ Alors que la course à l'innovation des fabricants d'objets connectés s'accélère, de plus en plus d'attaques informatiques impliquant de tels objets, ou même les ciblant, sévissent.Ainsi, des campagnes de déni de service distribué comme celle de Mirai ont mis à mal des infrastructures informatiques gigantesques.En outre, le nombre de vulnérabilités découvertes dans l'écosystème des objets connectés ne cesse de grandir.La sécurité physique des utilisateurs d'objet connectés peut également être menacée par l'insécurité de ces plateformes.Dans le même temps, les solutions de sécurité proposées sont souvent spécifiques à un des nombreux protocoles de communication utilisés par les objets intelligents, ou s'appuient sur les caractéristiques matérielles et logicielles d'un type d'objet.De plus, peu de constructeurs permettent des mises à jour des micrologiciels de ces objets, augmentant ainsi les menaces contre les usagers de tels objets.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».