Évaluation à l'échelle de l'Internet du niveau d'exposition des objets connectés face aux risques de sécurité
Auteur / Autrice : | Pierre-Marie Junges |
Direction : | Olivier Festor, Jérôme François |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance le 07/07/2022 |
Etablissement(s) : | Université de Lorraine |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine (1992-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications |
Jury : | Président / Présidente : Michaël Rusinowitch |
Examinateurs / Examinatrices : Olivier Festor, Jérôme François, Vincent Nicomette, Valérie Viêt Triêm Tông, Noura Limam | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Vincent Nicomette, Valérie Viêt Triêm Tông |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Mots clés libres
Résumé
L'usage des objets de l'Internet des Objets (IdO) dans nos environnements personnel ou professionnel facilite nos interactions du quotidien, mais ces derniers souffrent souvent de problèmes de sécurité. L'enjeu de cette thèse est d'évaluer la sécurité des objets IdO à l'échelle de l'Internet selon plusieurs axes. Pour ce faire, les travaux proposés doivent satisfaire plusieurs contraintes comme le passage à l'échelle, la gestion de l'hétérogénéité des objets IdO ou, dans le cas d'une analyse de trafic réseau, l'impossibilité d'intercepter les communications sans-fil d'objets IdO. Nous nous sommes d'abord intéressés aux risques de fuite de données utilisateur introduits par les box domotiques, dont le rôle est d'agir comme un relai entre un utilisateur et des objets IdO. De plus, la box agrège le trafic réseau des objets ce qui empêche l'utilisation des méthodes existantes pour identifier les actions utilisateur effectuées. Nous proposons une méthode capable d'inférer les actions utilisateur en décomposant la taille des données dans les requêtes reçues par la box en une ou plusieurs combinaisons d'actions utilisateur possibles. Notre méthode a ensuite été appliquée sur une box domotique connectée à 16 objets IdO, et nous avons montré qu'un attaquant pouvait inférer les actions utilisateur dans plus de 91.2% des cas. Dans une deuxième contribution, nous évaluons le niveau de sécurité d'objets IdO à l'aide d'une analyse hybride de firmwares combinant une analyse statique et dynamique. Contrairement aux solutions existantes, notre objectif n'est pas de détecter de nouvelles vulnérabilités mais plutôt d'analyser la composition des binaires présents dans les firmwares, notamment par rapport à la présence de vulnérabilités connues ou à l'utilisation de versions de binaires obsolètes. Nous avons ensuite analysé 4 730 firmwares d'objets IdO publiés entre 2009 et 2019, et noté une utilisation prépondérante de certains binaires, mais également une vague de patches en 2017. L'analyse de firmwares permet d'obtenir 1) des informations précises sur les binaires (nom et version), 2) les noms et mots de passe des utilisateurs. À l'aide de ces informations, nous avons élaboré une méthode d'identification active permettant à un attaquant d'inférer, à partir des résultats supposés d'un scan de ports, des propriétés précises sur un objet IdO connecté, comme le nom du binaire utilisé pour déployer le serveur HTTP ou les noms d'utilisateur. Notre méthode consiste à entraîner des classificateurs à partir des données extraites des firmwares. Elle est capable de prédire correctement (>73.14%) le nom ou la version d'un binaire déployant HTTP, SSH ou DNS. La prédiction des mots de passe nécessite, elle, moins de deux tentatives. L'utilisation de notre approche semble plus efficace, et furtive, qu'une approche par brute-force. Notre quatrième contribution s'intéresse aux cyberattaques ciblant les objets IdO. Pour ce faire, nous avons défini un pot de miel à forte interaction basé sur une méthode d'émulation utilisant des firmwares d'objets IdO. Le déploiement d'un pot de miel est difficile à cause de la contrainte de furtivité que les méthodes existantes d'émulation d'objets IdO n'intègrent pas. Notre contribution est capable d'émuler un objet IdO en 1) maximisant sa furtivité, et 2) en intégrant des fonctionnalités inhérentes à un pot de miel (par exemple exfiltrer les activités des attaquants). Notre approche peut émuler jusqu'à 825 (82.5%) objets IdO contre 454 (45.4%) avec la méthode de l'état de l'art. Enfin, nous avons déployé notre pot de miel durant environ un an, et montré que ce dernier recevait des attaques inconnues ou récentes de botnets, et d'humains.