Détection d'intrusion dans des environnements connectés sans-fil par l'analyse des activités radio

The massive deployment of connected objects, forming the Internet of Things (IoT), is now disrupting traditional network environments. These objects, previously connectivity-free, are now likely to introduce additional vulnerabilities into the environments that integrate them. The literature today paints an unflattering picture of the security of these objects, which are increasingly becoming prime targets for attackers who see them as new exploitable surfaces to penetrate previously secure environments. In addition, the wireless means of communication used by these objects are numerous, with very heterogeneous characteristics at all protocol levels. Particularly in terms of the frequencies used, which make it difficult to analyse and monitor the environments that are equipped with them. These issues, and in particular the strong heterogeneity of these numerous protocols, call into question the traditional solutions used to ensure the security of the exchanges carried out. However, the explosion in the number of these objects requires security architectures that are adapted to these new issues. In this thesis, we are interested in monitoring and detecting anomalies that may occur in any wireless means of communication used in the IoT. We found a critical lack of solutions with the ability to analyze all exchanges, regardless of the protocol used. To answer this question, we propose a new security architecture based on the monitoring of physical radio signals, making it possible to free oneself from protocol knowledge and therefore to be generic. Its objective is to learn the model of legitimate radio behaviour in an environment using radio probes, then to identify deviations from this model, which may correspond to anomalies or attacks. The description of this architecture is the first contribution of this thesis. We then studied the applicability of our solution in different contexts, each with its own characteristics. The first study, corresponding to our second contribution, consists in proposing an implementation and deployment of our approach in connected homes. The evaluation of the latter in the face of real attacks injected into radio space and its results show the relevance of our approach in these environments. Finally, the last contribution studies the adaptation and deployment of our generic solution to professional environments where the presence of expert users promotes the integration of advanced diagnostic information to identify the origins of an anomaly. The subsequent evaluation and the results associated with each of the diagnostic mechanisms implemented demonstrate the value of our approach in heterogeneous environments.
Le déploiement massif des objets connectés, formant l'Internet des Objets ou IoT, bouleverse aujourd'hui les environnements réseaux traditionnels. Ces objets, auparavant exempts de connectivité, sont désormais susceptibles d'introduire des vulnérabilités supplémentaires dans les environnements qui les intègrent. La littérature dresse aujourd'hui un portrait peu flatteur de la sécurité de ces objets, qui constituent de plus en plus des cibles de choix pour les attaquants, qui y voient de nouvelles surfaces exploitables pour s'introduire dans les environnements auparavant sécurisés. En outre, les moyens de communications non-filaires utilisés par ces objets sont nombreux, avec des caractéristiques très hétérogènes à tous les niveaux protocolaires, notamment en terme de fréquences utilisées, qui rendent complexes l'analyse et la surveillance des environnements qui s'en équipent. Ces problématiques, et notamment l'hétérogénéité forte de ces nombreux protocoles, remettent en question les solutions traditionnelles permettant d'assurer la sécurité des échanges effectués. Or, l'explosion du nombre de ces objets impose d'adapter ou de proposer des architectures de sécurité qui soient adaptées à ces nouvelles problématiques. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la surveillance et à la détection d'anomalies pouvant survenir sur les moyens de communications sans-fil utilisés dans l'IoT, quels qu'ils soient. Nous avons relevé un manque crucial de solutions ayant la capacité d'analyser tous les échanges, et ce, qu'importe le protocole utilisé. Pour y répondre, nous proposons une architecture de sécurité basée sur le monitoring des signaux radios physiques, permettant de s'affranchir de la connaissance des protocoles et donc d'être générique. Son objectif est d'apprendre le modèle des comportements radios légitimes d'un environnement à l'aide de sondes radios, puis d'identifier les déviations vis-à-vis de ce modèle, pouvant correspondre à des anomalies ou des attaques. La description de cette architecture est la première contribution de cette thèse. Nous avons ensuite étudié l'applicabilité de notre solution dans différents contextes, chacun ayant ses caractéristiques propres. La première étude, correspondant à notre deuxième contribution, consiste à proposer une implémentation et un déploiement de notre approche dans les domiciles connectés. L'évaluation de celle-ci face à des attaques réelles injectées dans l'espace radio et ses résultats montrent la pertinence de notre approche dans ces environnements. [...]