Formalisation d'un environnement d'analyse des données basé sur la détection d'anomalies pour l'évaluation de risques : Application à la connaissance de la situation maritime

Formalisation of a data analysis environment based on anomaly detection for risk assessment : Application to Maritime Domain Awareness

• Auteur / Autrice : Clément Iphar
• Direction : Aldo Napoli, Cyril Ray
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences et génie des activités à risques
• Date : Soutenance le 22/11/2017
• Etablissement(s) : Paris Sciences et Lettres (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherche sur les risques et les crises (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
• Partenaire(s) de recherche : Établissement de préparation de la thèse : École nationale supérieure des mines (Paris ; 1783-....)
• Jury : Président / Présidente : Thomas Devogele
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Aldo Napoli, Cyril Ray, Anne-Laure Jousselme
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Ronald Pelot, François Pinet

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes d'Identification Automatique (transports maritimes)

Mots clés libres

Système d'identification automatique

Evaluation de l'intégrité

Risques maritimes

Falsification de données

Système de géolocalisation

Système d’aide à la décision

Automatic Identification System

Integrity assessment

Maritime risks

Data falsification

Geolocation system

Decision support system

Résumé

Il existe différents systèmes de localisation de navires en mer qui favorisent une aide à la navigation et une sécurisation du trafic maritime. Ces systèmes sont également utilisés en tant qu’outils de surveillance et d’aide à la décision par les centres de surveillance basés à terre. Le Système d’Identification Automatique (AIS) déployé par l’Organisation Maritime Internationale, bien qu’étant le système de localisation de navires le plus utilisé de nos jours, est faiblement sécurisé. Cette vulnérabilité est illustrée par des cas réels et détectés tels que des usurpations d’identité ou des disparitions volontaires de navires qui sont sources de risques pour les navires, les infrastructures offshores et côtières et l’environnement.Nous proposons dans cette thèse une démarche méthodologique d’analyse et d’évaluation des messages AIS fondée sur les dimensions de la qualité de la donnée, dont l’intégrité considérée comme la plus importante de ces dimensions. Du fait de la structure complexe de l’AIS, une liste d'indicateurs a été établie, afin d’évaluer l'intégrité de la donnée, sa conformité avec les spécifications techniques du système et la cohérence des champs des messages entre eux et au sein d’un seul ou plusieurs messages. Notre démarche repose également sur l’usage d’informations additionnelles telles que des données géographiques ou des registres de navires afin d’évaluer la véracité et l’authenticité d’un message AIS et de son expéditeur.Enfin, une évaluation des risques associés est proposée, permettant une meilleurecompréhension de la situation maritime ainsi que l’établissement de liens de causalité entre les vulnérabilités du système et les risques relevant de la sécurité et sûreté de la navigation maritime.

At sea, various systems enable vessels to be aware of their environment and on the coast, those systems, such as radar, provide a picture of the maritime traffic to the coastal states. One of those systems, the Automatic Identification System (AIS) is used for security purposes (anti-collision) and as a tool for on-shore bodies as a control and surveillance and decision-support tool.An assessment of AIS based on data quality dimensions is proposed, in which integrity is highlighted as the most important of data quality dimensions. As the structure of AIS data is complex, a list of integrity items have been established, their purpose being to assess the consistency of the data within the data fields with the technical specifications of the system and the consistency of the data fields within themselves in a message and between the different messages. In addition, the use of additional data (such as fleet registers) provides additional information to assess the truthfulness and the genuineness of an AIS message and its sender.The system is weekly secured and bad quality data have been demonstrated, such as errors in the messages, data falsification or data spoofing, exemplified in concrete cases such as identity theft or vessel voluntary disappearances. In addition to message assessment, a set of threats have been identified, and an assessment of the associated risks is proposed, allowing a better comprehension of the maritime situation and the establishment of links between the vulnerabilities caused by the weaknesses of the system and the maritime risks related to the safety and security of maritime navigation.