Approche comportementale pour la sécurisation des utilisateurs de réseaux sociaux numériques mobiles

A behaviour-based approach to protecting mobile social network users

• Auteur / Autrice : Charles Perez
• Direction : Marc Lemercier, Babiga Birregah
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Réseaux, Connaissances, Organisations
• Date : Soutenance le 21/05/2014
• Etablissement(s) : Troyes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube)
• Partenaire(s) de recherche : Collectivité territoriale : Département de l'Aube
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Charles Delaunay / ICD
• Jury : Président / Présidente : Pierre Paradinas
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Marc Lemercier, Babiga Birregah, Pierre Paradinas, Emmanuel Viennet, Pascal Berthomé, Jean-François Marcotorchino, Jean-Paul Pinte, Elisabeth Murisasco
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Emmanuel Viennet, Pascal Berthomé

Mots clés

Mots clés contrôlés

Identité numérique

Smartphones

Réseaux sociaux (Internet)

Analyse des données

Cybercriminalité

Mots clés libres

Criminalité informatique

Analyse de données

Réseaux sociaux (internet)

Smartphones

Identité numérique

Cybercrime

Data analysis

Online social networks

Smartphones

Online identities

Résumé

Notre société doit faire face à de nombreux changements dans les modes de communication.L’émergence simultanée des terminaux nomades et des réseaux sociaux numériques permet désormais de partager des informations depuis presque n’importe quel lieu et potentiellement avec toutes les entités connectées.Le développement de l’usage des smartphones dans un cadre professionnel ainsi que celui des réseaux sociaux numériques constitue une opportunité, mais également une source d’exposition à de nombreuses menaces telles que la fuites d’information sensible, le hameçonnage, l’accès non légitime à des données personnelles, etc.Alors que nous observons une augmentation significative de la malveillance sur les plateformes sociales, aucune solution ne permet d’assurer un usage totalement maîtrisé des réseaux sociaux numériques. L’apport principal de ce travail est la mise en place de la méthodologie (SPOTLIGHT) qui décrit un outil d’analyse comportementale d’un utilisateur de smartphone et de ses contacts sur les différents médias sociaux. La principale hypothèse est que les smartphones, qui sont étroitement liés à leurs propriétaires, mémorisent les activités de l’utilisateur (interactions) et peuvent être utiles pour mieux le protéger sur le numérique.Cette approche est implémentée dans un prototype d’application mobile appelé SPOTLIGHT 1.0 qui permet d’analyser les traces mémorisées dans le smartphone d’un utilisateur afin de l’aider à prendre les décisions adéquates dans le but de protéger ses données

Our society is facing many changes in the way it communicates. The emergence of mobile terminals alongside digital social networks allows information to be shared from almost anywhere with the option of all parties being connected simultaneously. The growing use of smartphones and digital social networks in a professional context presents an opportunity, but it also exposes businesses and users to many threats, such as leakage of sensitive information, spamming, illegal access to personal data, etc.Although a significant increase in malicious activities on social platforms can be observed, currently there is no solution that ensures a completely controlled usage of digital social networks. This work aims to make a major contribution in this area through the implementation of a methodology (SPOTLIGHT) that not only uses the behaviour of profiles for evaluation purposes, but also to protect the user. This methodology relies on the assumption that smartphones, which are closely related to their owners, store and memorise traces of activity (interactions) that can be used to better protect the user online.This approach is implemented in a mobile prototype called SPOTLIGHT 1.0, which analyses traces stored in users’ smartphone to help them make the right decisions to protect their data