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MÉMOIRE DE FIN D'ÉTUDES
CONCEPTION D'UN FILTRE D'UN RESEAU D'OBJETS CONNECTES
PAR APPRENTISSAGE PROFOND
Réalisé par :
NYABENG MINEME SANDRA ROCHELLE
Matricule : 15T31081
En vue de l'obtention du
DIPLÔME DE MASTER EN
TELECOMMUNICATIONS
Option
SECURITE DES RESEAUX ET SYSTEMES
Sous la supervision de :
Sous la supervision de :
Dr. SAMEH NAJEH
Maître Assistante, Enseignante à
SUP'COM
Encadreur Académique
Enseignante à Sup'Com
Année académique : 2019-2020
DÉDICACE
A MA MERE NYANDING BLANDINE PASCAL ET MON PERE MINEME AFANA
MVODO
REMERCIEMENTS
Tout d'abord je remercierais Dieu tout puissant pour la
volonté d'entamer et de terminer ce projet de fin d'étude.
Ensuite ma gratitude ira vers mon Encadreur Madame Sameh
Najeh pour sa patience, son suivi, ses remarques et sa confiance. Ses conseils
m'ont énormément aidé.
Je remercie l'Ecole Nationale Supérieure des Postes,
des Télécommunications et des Technologies de l'Information et de
la Communication, SUP'PTIC et les enseignants qui m'ont accompagné
durant ma formation.
Enfin je voulais remercier ma famille et toute les personnes
qui m'ont soutenu et aidés pour ce projet
RÉSUMÉ
L'insécurité des objets connectés est une
menace pour la société connectée vers laquelle nous
évoluons. Les technologies propriétaires et le manque de
sensibilisation chez les utilisateurs n'arrangent pas les choses. C'est chaque
fabricant ou développeur qui conçoit son objet et les solutions
de sécurité. Malheureusement ce qu'ils proposent sont souvent
propres à leurs objets uniquement ou à un protocole de
communication spécifique. Le risque s'accroît encore plus
lorsqu'on sait qu'un virus peut se propager dans un réseau. Des
solutions applicables à l'ensemble des objets sans prendre en compte le
protocole de communication ou les caractéristiques des objets sont
nécessaires. Un réseau d'objet connecté peut
représenter une menace pour les utilisateurs. Avec des données
collectées sur plusieurs types d'objets utilisant des protocoles de
communications et des systèmes différents, quelques solutions
impliquant ou pas des algorithmes d'intelligence artificielle ont
déjà été suggérés. Ceci pour isoler
les objets suspects ou créer des règles de pare-feu après
avoir filtré les paquets. Nous proposons dans ce mémoire une
autre approche qui implique de filtrer les paquets. Nous nous basons sur la
détection des attaques spécifiques aux objets connectés
grâce à l'apprentissage profond et détectons les objets de
notre réseau domotique en se basant sur des empreintes digitales elles
aussi construites par des algorithmes. Tout ceci permettra d'une part de
protéger des objets connectés dans le réseau domotique
mais aussi mais aussi d'alléger la tâche d'un pare-feu. De plus
sans avoir à générer des règles
supplémentaires qui entraînent des anomalies au fil du temps.
Nous avons choisi des algorithmes d'apprentissage profond pour réaliser
nos modèles. Les réseaux de neurones ont montré de bonnes
performances même s'il a fallu beaucoup de modifications de nos
réseaux.
Mots clés : Objets Connectés,
Réseau, Apprentissage Profond, Sécurité
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