Thèse soutenue

Conception et simulation des générateurs, crypto-systèmes et fonctions de hachage basés chaos performants

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Auteur / Autrice : Hassan Noura
Direction : Safwan El Assad
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Electronique , Traitement des images et du signal
Date : Soutenance en 2012
Etablissement(s) : Nantes
Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université de Nantes. Faculté des sciences et des techniques

Résumé

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Dans cette thèse, nous étudions la problématique de la sécurité de l’information basée sur les séquences chaotiques, et ses services à savoir : la confidentialité, l’intégrité des données et l’authentification de la source. D’abord, le problème de la génération des séquences chaotiques performantes est traité. A ce sujet, nous proposons trois générateurs performants, incluant chacun une technique de perturbation afin de palier aux inconvénients de la précision finie. Le premier générateur utilise un couplage de fonctions booléennes non linéaires. Le deuxième s’appuie sur une couche de diffusion globale, flexible et efficace. Le troisième générateur utilise le couplage en parallèle de deux filtres récursifs. Ensuite la question, de la conception et de la réalisation des crypto-systèmes basés chaos robustes et rapides, est étudiée et analysée. A ce propos, nous proposons deux crypto-systèmes basés chaos dynamiques, de structure SPN, très performants comparés à l’algorithme AES. Le deuxième crypto-système, contient par rapport au premier, une couche de diffusion efficace, mais ne nécessite pas d’opérations de conversion décimal vers binaire et binaire vers décimal. La quantification des performances est réalisée, aux niveaux de chaque couche et globalement, grâce au développement et à l’application d’une panoplie d’outils adéquats. Les deux crypto-systèmes sont réalisables en logiciel et en matériel. Enfin, une nouvelle fonction de hachage basée chaos performante, avec ou sans clé est proposée. Elle permet d’achever efficacement le service d’authentification de la source et l’intégrité des données.