Une architecture croisée et sécurisée pour les véhicules connectés

Enhanced Cross Layer and Secure Architecture for Connected Vehicles

• Auteur / Autrice : Fadlallah Chbib
• Direction : Walid Fahs, Lyes Khoukhi
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Systèmes SocioTechniques
• Date : Soutenance le 26/11/2021
• Etablissement(s) : Troyes
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Informatique et Société Numérique / LIST3N
• Jury : Président / Présidente : Pascal Lorenz
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Walid Fahs, Lyes Khoukhi, Pascal Lorenz, Bernard Cousin, Xiuzhen Chen, Rida Khatoun
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Bernard Cousin

Mots clés

Mots clés contrôlés

Routage (informatique)

Routes -- Mesures de sécurité

Apprentissage supervisé (intelligence artificielle)

Réseaux ad hoc de véhicules

Mots clés libres

Réseaux ad hoc de véhicules

Apprentissage supervisé (intelligence artificielle)

Routes -- Mesures de sécurité

Routage (informatique)

Vehicular ad hoc networks (Computer networks)

Supervised learning (Machine learning)

Roads--Safety measures

Routing (Computer network management)

Résumé

Les réseaux ad hoc de véhicules (VANET), sont déployés pour minimiser le risque d'accidents de la route et améliorer le confort des passagers. Cette thèse traite le problème de l'abandon et du retard des paquets dans les VANET en réduisant le temps d'échange des données et en améliorant le taux de livraison des paquets. Elle traite également la problématique de protection de l’architecture véhiculaire. D’abord, nous proposons une méthode pour éviter la congestion sur le canal de contrôle afin de garantir le transfert en temps réel et la fiabilité des messages de sécurité urgents. En outre, nous utilisons un réseau de neurones pour réduire le temps d'échange des données de sécurité. Deuxièmement, nous proposons deux protocoles de routage basés sur le rapport Signal/Interférence (SIR). Dans les deux protocoles, notre objectif est de maximiser le SIR global entre la source et la destination afin de sélectionner le chemin optimal. Dans le premier protocole, nous évaluons le niveau de SIR, tandis que dans le second, nous utilisons une chaîne de Markov pour prédire le niveau de SIR. Enfin, nous protégeons ces protocoles contre diverses attaques grâce à trois algorithmes anti-attaque. Dans le premier algorithme, nous créons une variable clé-valeur pour détecter la fabrication de l'adresse source au niveau du nœud intermédiaire. Dans le deuxième, nous créons un tampon et le vérifions périodiquement afin d'attraper le nœud malveillant dans le champ de destination. Enfin, le but du dernier algorithme est de découvrir l’attaque au niveau du SIR.

Vehicular Ad hoc NETworks, known as VANETs, are deployed to minimize the risk of road accidents as well as to improve passengers comfort. This thesis deals with the problem of dropping and delaying packets in VANETs by reducing the time of exchanging data, improving the packet delivery ratio, as well as securing the vehicular architecture. First, we propose a novel method to avoid the congestion on the control channel in order to guarantee the real time transfer and the reliability of urgent safety messages. In addition, we extend the proposed method by using a neural network with various parameters such as priority of the message, sensitivity of road, type of vehicle and buffer state to reduce the time of exchanging safety data. Second, we propose two routing protocols based on signal to interference ratio (SIR). Our target in both is to maximize the overall SIR between source and destination with the aim to select the optimal path. In the first one, we evaluate the SIR level, while in the second, we use a Markov chain model to predict the SIR level. Finally, we protect these protocols from various attacks through three anti-attack algorithms. In the first algorithm, we create a key-value variable to detect the fabrication of the source address at the intermediate node. In the second one, we create a buffer and check it periodically in order to catch out the malicious node occurring at the destination field. In the last one, we discover the attack at the SIR level.