IoT-SIEM dans un environnement 5G et Cloud Privés

IoT-SIEM in a 5G and Private Cloud environment

• Auteur / Autrice : Kevin Yaker
• Direction : Nadjib Ait saadi
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences du traitement du signal et des images
• Date : Inscription en doctorat le 01/02/2023
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Données Algorithmes pour une ville intelligente et durable
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : NGN
• Partenaire(s) de recherche : référent : Université de Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines (1991-....)

Mots clés

Mots clés libres

5g

Cloud

Security

IoT

Résumé

Même si différentes couches de sécurité sont utilisées dans une architecture 3GPP 5G pour assurer l'authentification des équipements IoT, préserver la confidentialité et l'intégrité des données utilisateurs, elles ne sont pas adéquates au nombre très important de dispositifs IoT qui induirait une signalisation considérable, insoutenable par le réseau. En outre, les protocoles applicatifs utilisés par les dispositifs IoT, tels que HTTP, MQTT, CoAP ou XMPP, ne sont pas sécurisés par conception. Ces protocoles doivent être enveloppés dans d'autres protocoles de sécurité tels que DTLS ou TLS afin de fournir une communication sécurisée. Il est donc nécessaire de fournir une couche de sécurité supplémentaire à celles proposées par les spécifications 3GPP et par les technologies de sécurité implémentées dans les Clouds privés comme Openstack. Notre objectif est de proposer des protocoles [2,7,8,11] de sécurité de bout en bout adaptés aux contraintes matérielles des dispositifs IoT, permettant d'authentifier ces équipements, d'assurer l'intégrité et la confidentialité des données émises par ces équipements et enfin d'assurer la protection de leur stockage/traitement sur les serveurs constituant le cloud privé. Ces protocoles doivent également gérer de manière optimale le problème de surcoût qui serait engendré par ces protocoles sur le réseau. Par ailleurs, du fait que les dispositifs IoT sont souvent déployés sans protection physique particulière, cela entraine des attaques sur les dispositifs eux-mêmes [4,5]. Le deuxième objectif de cette thèse sera de proposer un SIEM (Security Information and Event Management) [6,9,10] déployé dans le cloud privé, permettant de monitorer les activités des équipements IoT afin de détecter les comportements anormaux et malveillants. À cet effet, le un état de l'art approfondi sera réalisé sur les solutions adaptées à notre contexte, notamment celles basées sur l'IA (machine et deep learning). Les difficultés qu'on devra surmonter seront : i) constituer le dataset nécessaire à l'entrainement de l'IA qui sera proposée, ii) de faire face aux questions de respect des données personnelles lors de l'analyse des informations temps réel remontées par les différents dispositifs IoT et enfin iii) l'intégration du SIEM IoT 5G dans le cloud privé.

Even though different security layers are used in a 3GPP 5G architecture to ensure authentication of IoT devices, preserve confidentiality and integrity of user data, they are not adequate for the very large number of IoT devices which would induce considerable signaling, unsustainable by the network. In addition, the application protocols used by IoT devices, such as HTTP, MQTT, CoAP or XMPP, are not secure by design. These protocols need to be wrapped in other security protocols such as DTLS or TLS to provide secure communication. It is therefore necessary to provide an additional security layer to those proposed by the 3GPP specifications and by the security technologies implemented in private clouds such as Openstack. Our objective is to propose end-to-end security protocols [2,7,8,11] adapted to the hardware constraints of IoT devices, allowing to authenticate these devices, to ensure the integrity and confidentiality of the data emitted by these devices and finally to ensure the protection of their storage/processing on the servers constituting the private cloud. These protocols must also optimally manage the problem of overhead that would be generated by these protocols on the network. Moreover, since IoT devices are often deployed without any particular physical protection, this leads to attacks on the devices themselves [4,5]. The second objective of this thesis will be to propose a SIEM (Security Information and Event Management) [6,9,10] deployed in the private cloud, allowing to monitor the activities of IoT devices in order to detect abnormal and malicious behaviors. To this end, an in-depth state of the art will be performed on the solutions adapted to our context, especially those based on AI (machine and deep learning). The difficulties that will have to be overcome will be: i) to constitute the dataset necessary for the training of the AI that will be proposed, ii) to face the issues of respect of personal data during the analysis of the real-time information brought back by the various IoT devices and finally iii) the integration of the SIEM IoT 5G in the private cloud.