Formalization of Neural Network Applications to Secure 3D Mobile Applications

Titre traduit

Formalisation et applications des réseaux de neurones à la sécurisation d'applications mobiles 3D
Résumé

Ce travail de thèse fait partie du projet 3D NeuroSecure. C'est un projet d'investissement d'avenir, qui vise à développer une solution de collaboration sécurisée pour l'innovation thérapeutique appliquant les traitements de haute performance (HPC) au monde biomédical. Cette solution donnera la possibilité pour les experts de différents domaines de naviguer intuitivement dans l'imagerie Big Data avec un accès via des terminaux mobile. La protection des données contre les fuites de données est primordiale. En tant que tel, l'environnement client et les communications avec le serveur doivent être sécurisé. Nous avons concentré notre travail sur le développement d'une solution antivirale sur le système d'exploitation Android. Nous avons promu la création de nouveaux algorithmes, méthodes et outils qui apportent des avantages par rapport à état de l'art, mais plus important encore, qui peuvent être utilisés efficacement dans un contexte de production. C'est pourquoi, ce qui est proposé ici est souvent un compromis entre ce qui peut théoriquement être fait et son applicabilité. Les choix algorithmiques et technologiques sont motivés par une relation entre efficacité et performance. Cette thèse contribue à l'état de l'art dans les domaines suivants:Analyse statique et dynamique d'applications Android, web crawling d'application.Tout d'abord, pour rechercher des fonctions malveillantes et des vulnérabilités, il faut concevoir les outils qui extraient des informations pertinentes des applications Android. C'est la base de toute analyse. En outre, tout algorithme de classification est toujours limité par la qualité discriminative des données sous-jacentes. Une partie importante de cette thèse est la la conception d'outils d'analyse statique et dynamique efficientes, telles qu'un module de reverse engineering, un outil d'analyse de communication, un système Android instrumenté.Algorithme d'initialisation, d'apprentissage et d'anti-saturation pour réseau de neurones.Les réseaux de neurones sont initialisés au hasard. Il est possible de contrôler la distribution aléatoire sous-jacente afin de réduire l'effet de saturation, le temps de l'entrainement et la capacité à atteindre le minimum global. Nous avons développé une procédure d’initialisation qui améliore les résultats par rapport à l'état del'art. Nous avons aussi adapté l'algorithme ADAM pour prendre en compte les interdépendances avec des techniques de régularisation, en particulier le Dropout. Enfin, nous utilisons techniques d'anti-saturation et nous montrons qu'elles sont nécessaires pour entraîner correctement un réseau neuronal.Un algorithme pour représenter les sous-séquences communes à un groupe de séquences.Nous proposons un nouvel algorithme pour construire l'AntichaineEnglobante des sous-séquences communes. Il est capable de traiter et de représenter toutes les sous-séquences d'un ensemble de séquences. C'estun outil qui permet de caractériser de manière systématique un groupe de séquence. Cet algorithme est une nouvelle voie de recherche verscréation automatique de règles de détection de famille de virus.

mots clés

Résumé

This thesis work is part of the 3D NeuroSecure project. It is an investment project, that aims to develop a secure collaborative solution for therapeutic innovation using high performance processing(HPC) technology to the biomedical world. This solution will give the opportunity for experts from different fields to navigate intuitivelyin the Big Data imaging with access via 3D light terminals. Biomedicaldata protection against data leaks is of foremost importance. As such,the client environnement and communications with the server must besecured. We focused our work on the development of antimalware solutionon the Android OS. We emphasizes the creation of new algorithms,methods and tools that carry advantages over the current state-of-the-art, but more importantly that can be used effectively ina production context. It is why, what is proposed here is often acompromise between what theoretically can be done and its applicability. Algorithmic and technological choices are motivated by arelation of efficiency and performance results. This thesis contributes to the state of the art in the following areas:Static and dynamic analysis of Android applications, application web crawling.First, to search for malicious activities and vulnerabilities, oneneeds to design the tools that extract pertinent information from Android applications. It is the basis of any analysis. Furthermore,any classifier or detector is always limited by the informative power of underlying data. An important part of this thesis is the designing of efficient static and dynamic analysis tools forapplications, such as an reverse engineering module, a networkcommunication analysis tool, an instrumented Android system, an application web crawlers etc.Neural Network initialization, training and anti-saturation techniques algorithm.Neural Networks are randomly initialized. It is possible to control the underlying random distribution in order to the reduce the saturation effect, the training time and the capacity to reach theglobal minimum. We developed an initialization procedure that enhances the results compared to the state-of-the-art. We also revisited ADAM algorithm to take into account interdependencies with regularization techniques, in particular Dropout. Last, we use anti-saturation techniques and we show that they are required tocorrectly train a neural network.An algorithm for collecting the common sequences in a sequence group.We propose a new algorithm for building the Embedding Antichain fromthe set of common subsequences. It is able to process and represent allcommon subsequences of a sequence set. It is a tool for solving the Systematic Characterization of Sequence Groups. This algorithm is a newpath of research toward the automatic creation of malware familydetection rules.

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