Impacts et détectabilité des menaces ciblant les services réseaux basse latence : le cas de l'architecture L4S

Impacts and detectability of threats targeting low latency network services: the case of L4S architecture

• Auteur / Autrice : Marius Letourneau
• Direction : Guillaume Doyen, Rémi Cogranne
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Systèmes sociotechniques (SST)
• Date : Inscription en doctorat le ; Soutenance le 16/07/2025
• Etablissement(s) : Troyes
• Ecole(s) doctorale(s) : Sciences Pour l’Ingénieur
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Informatique et Société Numérique
• Jury : Président / Présidente : William Puech
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Guillaume Doyen, David Espes, Isabelle Chrisment, Grégory Blanc, Rémi Cogranne, Abdelkader Lahmadi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : David Espes, Abdelkader Lahmadi

Mots clés

Mots clés libres

Interconnexion de réseaux (télécommunications)

Maîtrise statistique des processus

Télécommunications -- Trafic

Détection des anomalies (informatique)

Internetworking (Telecommunication)

Process control--Statistical methods

Telecommunication -- Traffic

Anomaly detection (Computer security)

Résumé

De nouveaux usages d’Internet se développent, comme le cloud gaming, la téléchirurgie ou encore les usines connectées, exigeant, pour fonctionner, des temps de latence toujours plus faibles. Des transformations sont nécessaires pour y parvenir, tant au niveau du réseau qu'au niveau des entités terminales. L'expressivité du réseau et sa réactivité à la congestion ainsi que la gestion pro-active des files d'attentes, ont été progressivement améliorées ces dernières années. Ces avancées constituent le coeur de la nouvelle architecture réseau que nous proposons d'étudier : l'architecture L4S (Low Latency, Low Loss, Scalable Throughput). Ces nouveaux services induisent de nouvelles vulnérabilités. L'architecture L4S doit être analysée en profondeur afin de les révéler, en vue d’anticiper les menaces qui pèsent sur les flux légitimes. Néanmoins, les moyens traditionnels de supervision et de détection ne suffisent plus pour étudier les impacts sur les réseaux à faible latence, opérant à l’échelle de la milliseconde. Après avoir identifié et implémenté trois formes de menaces, nous élaborons un banc d'essai en faisant appel à la télémétrie réseau intra-bande, qui rend possible une supervision à l'échelle du paquet. Le but de cette étude est de prouver et de caractériser la réalité des impacts de tels flux indésirables sur le réseau et le trafic légitime. En resserrant nos recherches sur l'attaque la plus critique, ces mesures nous ont permis d'extraire des caractéristiques propres à l'attaque et au comportement de L4S. Grâce à ces informations, nous avons conçu un module de détection en temps réel, offrant des résultats prometteurs pour la sécurité de ces nouveaux services.

New usages of the Internet are developing, such as cloud gaming, telesurgery, and connected factories, requiring ever-lower latency times to operate. Transformations are necessary to achieve this, both at the network and endpoint levels. Network expressiveness and responsiveness to congestion, as well as active queue management, have been progressively improved in recent years. These advances constitute the core of the new network architecture we propose to study: the L4S (Low Latency, Low Loss, Scalable Throughput) architecture. These new services introduce new vulnerabilities. The L4S architecture must be analyzed in depth to reveal these vulnerabilities and anticipate threats to legitimate traffic flows. However, traditional monitoring and detection methods are no longer sufficient to study the impacts on low-latency networks operating at millisecond timescales. After identifying and implementing three forms of threats, we develop a testbed using in-band network telemetry, which enables packet-level monitoring. The goal of this study is to prove and characterize the reality of the impacts of such undesirable flows on the network and legitimate traffic. By narrowing our research on the most critical attack, these measurements allowed us to extract characteristics specific to the attack and the behavior of L4S. Thanks to this information, we designed a real-time detection module, offering promising results for the security of these new services.