Détection de dysfonctionements et d'actes malveillants basée sur des modèles de qualité de données multi-capteurs

Pedro Merino Laso 1, 2
2 Lab-STICC_IMTA_CACS_IAS
Lab-STICC - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance
Résumé : Les systèmes navals représentent une infrastructure stratégique pour le commerce international et les activités militaires. Ces systèmes sont de plus en plus informatisés afin de réaliser une navigation optimale et sécurisée. Pour atteindre cet objectif, une grande variété de systèmes embarqués génèrent différentes informations sur la navigation et l'état des composants, ce qui permet le contrôle et le monitoring à distance. Du fait de leur importance et de leur informatisation, les systèmes navals sont devenus une cible privilégiée des pirates informatiques. Par ailleurs, la mer est un environnement rude et incertain qui peut produire des dysfonctionnements. En conséquence, la prise de décisions basée sur des fausses informations à cause des anomalies, peut être à l'origine de répercussions potentiellement catastrophiques.Du fait des caractéristiques particulières de ces systèmes, les méthodologies classiques de détection d'anomalies ne peuvent pas être appliquées tel que conçues originalement. Dans cette thèse nous proposons les mesures de qualité comme une potentielle alternative. Une méthodologie adaptée aux systèmes cyber-physiques a été définie pour évaluer la qualité des flux de données générés par les composants de ces systèmes. À partir de ces mesures, une nouvelle approche pour l'analyse de scénarios fonctionnels a été développée. Des niveaux d'acceptation bornent les états de normalité et détectent des mesures aberrantes. Les anomalies examinées par composant permettent de catégoriser les détections et de les associer aux catégories définies par le modèle proposé. L'application des travaux à 13 scénarios créés pour une plate-forme composée par deux cuves et à 11 scénarios pour deux drones aériens a servi à démontrer la pertinence et l'intérêt de ces travaux.
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Thèse
Performance et fiabilité [cs.PF]. Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique, 2017. Français. 〈NNT : 2017IMTA0056〉
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Soumis le : mardi 12 juin 2018 - 15:00:10
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Pedro Merino Laso. Détection de dysfonctionements et d'actes malveillants basée sur des modèles de qualité de données multi-capteurs. Performance et fiabilité [cs.PF]. Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique, 2017. Français. 〈NNT : 2017IMTA0056〉. 〈tel-01813616〉

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