Une approche décentralisée pour la détection de comportements malveillants dans les réseaux MANETs

Misbehaviors detection schemes in mobile ad hoc networks

• Auteur / Autrice : Mohammad Rmayti
• Direction : Dominique Gaïti, Rida Khatoun
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Ingénierie Sociotechnique des Connaissances, des Réseaux et du Développement Durable
• Date : Soutenance le 30/09/2016
• Etablissement(s) : Troyes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Charles Delaunay / ICD
• Jury : Président / Présidente : Bernard Cousin
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Dominique Gaïti, Rida Khatoun, Bernard Cousin, Abdelmajid Bouabdallah, Pascal Lorenz, Sherali Zeadally
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Abdelmajid Bouabdallah, Pascal Lorenz

Mots clés

Mots clés contrôlés

Processus stochastiques

Statistique bayésienne

Réseaux d'ordinateurs -- Mesures de sûreté

Attaques par déni de service

Réseaux ad hoc (informatique)

Mots clés libres

Réseaux ad hoc (informatique)

Attaques par déni de service

Réseaux d'ordinateurs -- Mesures de sûreté

Statistique bayésienne

Processus stochastiques

Ad hoc networks (computer networks)

Denial of service attacks

Computer networks -- Security measures

Bayesian statistical decision theory

Stochastic processes

Résumé

Avec l’évolution des besoins d’utilisateurs, plusieurs technologies de réseaux sans fil ont été développées. Parmi ces technologies, nous trouvons les réseaux mobiles ad hoc (MANETs) qui ont été conçus pour assurer la communication dans le cas où le déploiement d’une infrastructure réseaux est coûteux ou inapproprié. Dans ces réseaux, le routage est une fonction primordiale où chaque entité mobile joue le rôle d’un routeur et participe activement dans le routage. Cependant, les protocoles de routage ad hoc tel qu’ils sont conçus manquent de contrôle de sécurité. Sur un chemin emprunté, un nœud malveillant peut violemment perturber le routage en bloquant le trafic. Dans cette thèse, nous proposons une solution de détection des nœuds malveillants dans un réseau MANET basée sur l’analyse comportementale à travers les filtres bayésiens et les chaînes de Markov. L’idée de notre solution est d’évaluer le comportement d’un nœud en fonction de ses échanges avec ses voisins d’une manière complètement décentralisée. Par ailleurs, un modèle stochastique est utilisé afin de prédire la nature de comportement d’un nœud et vérifier sa fiabilité avant d’emprunter un chemin. Notre solution a été validée via de nombreuses simulations sur le simulateur NS-2. Les résultats montrent que la solution proposée permet de détecter avec précision les nœuds malveillants et d’améliorer la qualité de services de réseaux MANETs

With the evolution of user requirements, many network technologies have been developed. Among these technologies, we find mobile ad hoc networks (MANETs) that were designed to ensure communication in situations where the deployment of a network infrastructure is expensive or inappropriate. In this type of networks, routing is an important function where each mobile entity acts as a router and actively participates in routing services. However, routing protocols are not designed with security in mind and often are very vulnerable to node misbehavior. A malicious node included in a route between communicating nodes may severely disrupt the routing services and block the network traffic. In this thesis, we propose a solution for detecting malicious nodes in MANETs through a behavior-based analysis and using Bayesian filters and Markov chains. The core idea of our solution is to evaluate the behavior of a node based on its interaction with its neighbors using a completely decentralized scheme. Moreover, a stochastic model is used to predict the nature of behavior of a node and verify its reliability prior to selecting a path. Our solution has been validated through extensive simulations using the NS-2 simulator. The results show that the proposed solution ensures an accurate detection of malicious nodes and improve the quality of routing services in MANETs