Gestion de confiance et solutions de sécurité pour les réseaux véhiculaires
Auteur / Autrice : | Hamssa Hasrouny |
Direction : | Mohamed Anis Laouiti |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique et réseaux |
Date : | Soutenance le 24/07/2018 |
Etablissement(s) : | Evry, Institut national des télécommunications |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris |
Partenaire(s) de recherche : | Université : Université Pierre et Marie Curie (Paris ; 1971-2017) |
Laboratoire : Services répartis- Architectures- MOdélisation- Validation- Administration des Réseaux / SAMOVAR - Département Réseaux et Services Multimédia Mobiles / RS2M | |
Jury : | Président / Présidente : Guy Pujolle |
Examinateurs / Examinatrices : Abed Ellatif Samhat, Carole Bassil, Kinda Khawam, Riadh Dhaou | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Steven Martin, Pascal Lorenz |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
Les réseaux véhiculaires sont constitués de véhicules capables de s’échanger des informations par voie radio afin d'améliorer la sécurité routière (diffusion de messages d'alerte en cas d’accident ou de ralentissement anormal, conduite collaborative entre véhicules…) ou de permettre aux passager d’accéder à l’Internet (applications de réseaux collaboratifs, jeux interactifs, gestion des espaces libres dans les parkings…). Malheureusement, les messages liés à la sécurité routière échangés entre les véhicules peuvent être falsifiés ou éliminés par des entités malveillantes afin de causer des accidents et mettre en péril la vie des personnes. Dans cette thèse, nous nous concentrons particulièrement sur la définition, conception et l’évaluation d’une solution de sécurité pour les communications entre véhicules afin d’assurer une communication sécurisée et un bon niveau de confiance entre les différents véhicules participants. En adoptant un modèle basé sur la formation de groupes, nous procédons à l'évaluation de niveau de confiance des véhicules participants à ces réseaux et nous développons un modèle de confiance qui sert à analyser leurs comportements dans leurs groupes respectifs tout en respectant la vie privée des participants et en maintenant une surcharge minimale dans le réseau. Ensuite, nous proposons un modèle hiérarchique et modulaire permettant la détection de comportement malveillant et la gestion de la révocation des certificats des véhicules concernés