Stalkerware: écosystème, détection et aide aux victimes

Stalkerware: ecosystem, detection and victim support

• Auteur / Autrice : Sebastien Larinier
• Direction : Jean-Yves Marion
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/01/2025
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications

Mots clés

Mots clés libres

Stalkerware

Android

Malware

Résumé

L'objectif de la thèse est de définir d'un point de vue fonctionnel et organisationnel ce qu'est un stalkerware, son écosystème et son utilisation dans le but de proposer une détection efficace et une meilleure prise en charge pour les victimes de ce type de logiciel. Les idées développées dans la thèse seront partagées dans le cadre du projet DefMal, ainsi que la coalition de lutte contre les stalkerwares, les différents acteurs d'aides aux victimes aussi bien les forces de l'ordre que les associations. La conduite de cette thèse commencera par un état de l'art. L'utilisation des stalkeware étant assez récente entraîne un nombre réduit de publications académiques sur le sujet. Il sera donc nécessaire d'utiliser d'autres sources et ainsi l'état de l'art sera un résultat notable de la thèse. À partir de l'état de l'art, une définition formelle d'un stalkerware sera décrite détaillant l'ensemble des fonctionnalités communes, mais aussi les écosystèmes de ces dispositifs (acteurs, développeurs, plateformes). Des méthodes de détection seront proposées se basant sur l'analyse de code et de comportement des stalkerwares (similarité, communication réseau…) Des méthodes d'investigations des infrastructures de ce type de logiciels seront développées pour permettre une meilleure détection réseau et système des stalkerware. Les deux approches auront pour but d'améliorer des référentiels déjà connus comme la matrice Att&ck de MITRE, mais aussi la création de nouveaux modèles de données dans le but de partager à la communauté les modes opératoires de ces logiciels. Ainsi, de nouveaux dispositifs d'aides aux victimes seront proposés dans le cadre de cette thèse en prenant en compte la particularité de la victimologie. Il existe déjà certaines actions contre ces logiciels et leurs détections. Il est important de les multiplier et de les rendre plus accessibles.

The aim of the thesis is to define, from a functional and organizational point of view, what stalkerware is, what its ecosystem is and how it is used, with a view to proposing effective detection and better care for victims of this type of software. The ideas developed in the thesis will be shared as part of the DefMal project, along with the anti-stalkerware coalition and the various players involved in helping victims, both law enforcement agencies and associations. This thesis will begin with a review of the state of the art. As the use of stalkeware is fairly recent, there are few academic publications on the subject. It will therefore be necessary to use other sources, and so the state of the art will be a notable outcome of the thesis. Based on the state of the art, a formal definition of stalkerware will be described, detailing all the common functionalities, but also the ecosystems of these devices (actors, developers, platforms). Detection methods will be proposed, based on analysis of stalkerware code and behavior (similarity, network communication, etc.). Methods for investigating the infrastructures of this type of software will be developed to enable better network and system detection of stalkerware. Both approaches will aim to improve existing repositories, such as MITRE's Att&ck matrix, but also to create new data models for the detection of stalkerware.