Les systèmes de contrôle-commande industriels (Industrial Control System, ICS) sont des infrastructures constituées par un ensemble de calculateurs industriels reliés en réseau et permettant de contrôler un système physique. Ils assurent le pilotage de réseaux électriques (Smart Grid), de systèmes de production, de transports, de santé ou encore de systèmes d’armes. Pensés avant tout pour assurer productivité et respect de la mission dans un environnement non malveillant, les ICS sont, depuis le 21ème siècle, de plus en plus vulnérables aux attaques (Stuxnet, Industroyer, Triton, …) notamment avec l’arrivée de l’industrie 4.0. De nombreuses études ont contribué à sécuriser les ICS avec des approches issues du domaine de la sécurité (cryptographie, IDS, etc…) mais qui ne tiennent pas compte du comportement du système physique et donc des conséquences de l’acte de malveillance en lui-même. Ainsi, une sécurisation se limitant exclusivement à l’analyse des informations qui transitent sur un réseau industriel n’est pas suffisante. Notre approche amène un changement de paradigme dans les mécanismes de détection en y intégrant la modélisation du comportement du système cyber-physique.Cette thèse propose des mécanismes de détection d’attaques en se positionnant au plus proche de la physique. Ils analysent les données échangées entre le système de contrôle-commande et le système physique, et filtrent les échanges au travers de modèles déterministes qui représentent le comportement du système physique soumis à des lois de commande. A cet effet, une méthodologie de conception a été proposée dans laquelle l’ensemble des ordres est identifié afin de détecter les attaques brutales. Pour faire face aux autres attaques, en particulier celles plus sournoises, comme les attaques par séquences, nous proposons une stratégie de détection complémentaire permettant d’estimer l’occurrence d’une attaque avant que ses conséquences ne soient destructives. A cet effet, nous avons développé des concepts de distance d’un état caractérisé comme critique auquel nous avons adjoint un second mécanisme dit de trajectoire dans le temps permettant de caractériser une intention de nuire.L’approche proposée hybride ainsi deux techniques orientées sécurité (sonde IDS) et sûreté (approche filtre) pour proposer une stratégie de détection basée sur quatre mécanismes lié :• A la détection de contexte : basé sur l’état courant de l’ICS, un ordre émis par l’API peut être bloqué s’il conduit vers un état critique (attaque brutale).• Aux contraintes combinatoires (attaque par séquences) : vérifiées par les concepts de distance et de trajectoire (évolution de la distance).• Aux contraintes temporelles (attaque temporelle) : vérifiées par des fenêtres temporelles sur l’apparition d’évènements et d’indicateurs surveillant la durée moyenne d’exécution.• Aux sur-sollicitations basées sur un indicateur surveillant les commandes envoyées afin de prévenir un vieillissement prématuré (attaque sur les équipements).L’approche proposée a été appliquée sur différents exemples de simulation et sur une plateforme industrielle réelle où la stratégie de détection a montré son efficacité face à différents profils d’attaquant. / Industrial Control Systems (ICSs) are infrastructures composed by several industrial devices connected to a network and used to control a physical system. They control electrical power grid (Smart Grid), production systems (e.g. chemical and manufacturing industries), transport (e.g. trains, aircrafts and autonomous vehicles), health and weapon systems. Designed to ensure productivity and respect safety in a non-malicious environment, the ICSs are, since the 21st century, increasingly vulnerable to attacks (e.g. Stuxnet, Industroyer, Triton) especially with the emergence of the industry 4.0. Several studies contributed to secure the ICS with approaches from the security field (e.g. cryptography, IDS) which do not take into account the behavior of the physical system and therefore the consequences of the malicious act. Thus, a security approach limited exclusively to the analysis of information exchanged by industrial network is not sufficient. Our approach creates a paradigm shift in detection mechanisms by integrating the behavioral modeling of the cyber-physical system.This thesis proposes detection mechanisms of attacks by locating detection closer to physical system. They analyze the data exchanged between the control system and the physical system, and filter the exchanges through deterministic models that represent the behavior of the physical system controlled by control laws. For this purpose, a design methodology has been proposed in which all actions are identified in order to instantly detect brutal attacks. To deal with other attacks, especially the more sneaky, such as sequential attacks, we propose a complementary detection strategy to estimate the occurrence of an attack before its consequences are destructive. To this end, we have developed the concepts of distance of a state identified as critical to which we have added a second mechanism called trajectory which leads to a temporal notion that characterize an intention to harm.As part of this thesis, the proposed approach combines two techniques oriented security (IDS probe) and safety (filter approach) to propose a detection strategy based on four mechanisms related to:• Context detection: based on the current state of the system, an order sent by the PLC can be blocked by the control filter if it leads to a critical state (brutal attack).• Combinatorial constraints (sequential attack): verified by the concepts of distance (risk indicator for the current state) and trajectory (indicator of the intention to harm by studying the evolution of the distance on a sequence).• Temporal constraints (temporal attack): verified by time windows on the appearance of events and an indicator monitoring the average duration of execution.• Over-solicitation monitoring mechanism: based on an indicator monitoring orders sent to the actuators to prevent premature ageing of the production equipment (attack on the equipment).The proposed approach has been applied to various simulation examples and an industrial platform where the detection strategy has shown its effectiveness against different scenarios corresponding to attacker profiles.

De nombreux systèmes numériques nécessitent des primitives de cryptographie asymétrique de plus en plus performantes mais aussi robustes aux attaques et peu coûteuses pour les applications embarquées. Dans cette optique, la cryptographie sur courbe hyperelliptique (HECC) a été proposée comme une alternative intéressante aux techniques actuelles du fait de corps finis plus petits. Nous avons étudié des cryptoprocesseurs HECC matériels performants, flexibles et robustes contre certaines attaques physiques. Tout d’abord, nous avons proposé une nouvelle architecture d’opérateurs exécutant, en parallèle, plusieurs multiplications modulaires (A × B) mod P, où P est un premier générique de quelques centaines de bits et configurable dynamiquement. Elle permet le calcul de la grande majorité des opérations nécessaires pour HECC. Nous avons développé un générateur d’opérateurs, distribué en logiciel libre, pour l'exploration de nombreuses variantes de notre architecture. Nos meilleurs opérateurs sont jusqu'à 2 fois plus petits et 2 fois plus rapids que les meilleures solutions de l'état de l'art. Ils sont aussi flexibles quant au choix de P et atteignent les fréquences maximales du FPGA. Dans un second temps, nous avons développé des outils de modélisation et de simulation pour explorer, évaluer et valider différentes architectures matérielles pour la multiplication scalaire dans HECC sur les surfaces de Kummer. Nous avons implanté, validé et évalué les meilleures architectures sur différents FPGA. Elles atteignent des vitesses similaires aux meilleures solutions comparables de l’état de l’art, mais pour des surfaces réduites de moitié. La flexibilité obtenue permet de modifier lors de l'exécution les paramètres des courbes utilisées. / Many digital systems require primitives for asymmetric cryptography that are more and more efficient but also robust to attacks and inexpensive for embedded applications. In this perspective, and thanks to smaller finite fields, hyperelliptic curve cryptography (HECC) has been proposed as an interesting alternative to current techniques. We have studied efficient and flexible hardware HECC cryptoprocessors that are also robust against certain physical attacks. First, we proposed a new operator architecture able to compute, in parallel, several modular multiplications (A × B) mod P, where P is a generic prime of a few hundred bits and configurable at run time. It allows the computation of the vast majority of operations required for HECC. We have developed an operator generator, distributed in free software, for the exploration of many variants of our architecture. Our best operators are up to 2 times smaller and twice as fast as the best state-of-the-art solutions. They are also flexible in the choice of P and reach the maximum frequencies of the FPGA. In a second step, we developed modeling and simulation tools to explore, evaluate and validate different hardware architectures for scalar multiplication in HECC on Kummer surfaces. We have implemented, validated and evaluated the best architectures on various FPGA. They reach speeds similar to the best comparable solutions of the state of the art, but for halved surfaces. The flexibility obtained makes it possible to modify the parameters of the curves used during execution.

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Året är 2017 och den ökande användningen av enheter som är kopplade mot internet har exploderat okontrollerat. Enheter modifieras i en snabb takt för att kunna kopplas samman med syftet att få en mer effektivare vardag, i folkmun häftigare enheter och framförallt för att generera en ökad försäljning av dessa produkter. Kommunikationsverktygen kopplas samman och därmed samlas en stor mängd data på enskilda enheter som kan bli sårbara i form av övervakning, intrång och övertagande för syften som innehavaren kan vara helt omedveten om. Om individens enhet är medverkande i scenariot att stänga ned servern som håller en samhällstjänst uppe under en tidpunkt av en allvarlig fysisk attack mot Sverige: Vem bär i så fall skulden? Detta kallas överbelastningsattack och är en av många potentiella sårbarheter i dagens samhälle.   Internet of Things är ett nytt fenomen som är relativt outforskat med många öppna och obesvarade frågor. Forskningen ligger otvivelaktigt steget efter. Det gemensamma i forskningsartiklarna är slutsatsen: vi ska forskare vidare inom detta område. Alarmerande eftersom enheterna redan är närvarande i vardagen. Informationssäkerheten och individens personliga integritet är vad som står på spel, och frågan är vad individerna är villiga att offra för att ha de senaste produkterna.   Metoden och genomförandet av denna kandidatuppsats har bestått av det explorativa tillvägagångssättet. En litteraturstudie av forskningsartiklar och personliga intervjuer har genomförts med relevanta individer inom området.   Denna kandidatuppsats kommer inte att ge facit på vad som bör göras härnäst. Målet är att upplysa om olika problemställningar avseende fenomenet Internet of Things. I uppsatsen ligger fokuseringen på att generera en beskrivning av hur informationssäkerhet och personlig integritet kan påverka skapande och användandet av enheter som är uppkopplade mot Internet of Things.   Syftet med denna explorativa studie är att identifiera och beskriva faktorer som bidrar med ett framgångsrikt skapande och användande av Internet of Things enheter med fokusering på informationssäkerhet och personlig integritet. Slutsatserna är att faktorer som påverkar är bekräftelse av identitet, standarder, otillgänglig åtkomst samt användarkontroll.

De nos jours, les réseaux sociaux ont considérablement changé la façon dont les personnes prennent des photos qu’importe le lieu, le moment, le contexte. Plus que 500 millions de photos sont partagées chaque jour sur les réseaux sociaux, auxquelles on peut ajouter les 200 millions de vidéos échangées en ligne chaque minute. Plus particulièrement, avec la démocratisation des smartphones, les utilisateurs de réseaux sociaux partagent instantanément les photos qu’ils prennent lors des divers événements de leur vie, leurs voyages, leurs aventures, etc. Partager ce type de données présente un danger pour la vie privée des utilisateurs et les expose ensuite à une surveillance grandissante. Ajouté à cela, aujourd’hui de nouvelles techniques permettent de combiner les données provenant de plusieurs sources entre elles de façon jamais possible auparavant. Cependant, la plupart des utilisateurs des réseaux sociaux ne se rendent même pas compte de la quantité incroyable de données très personnelles que les photos peuvent renfermer sur eux et sur leurs activités (par exemple, le cas du cyberharcèlement). Cela peut encore rendre plus difficile la possibilité de garder l’anonymat sur Internet dans de nombreuses situations où une certaine discrétion est essentielle (politique, lutte contre la fraude, critiques diverses, etc.).Ainsi, le but de ce travail est de fournir une mesure de protection de la vie privée, visant à identifier la quantité d’information qui permettrait de ré-identifier une personne en utilisant ses informations personnelles accessibles en ligne. Premièrement, nous fournissons un framework capable de mesurer le risque éventuel de ré-identification des personnes et d’assainir les documents multimédias destinés à être publiés et partagés. Deuxièmement, nous proposons une nouvelle approche pour enrichir le profil de l’utilisateur dont on souhaite préserver l’anonymat. Pour cela, nous exploitons les évènements personnels à partir des publications des utilisateurs et celles partagées par leurs contacts sur leur réseau social. Plus précisément, notre approche permet de détecter et lier les évènements élémentaires des personnes en utilisant les photos (et leurs métadonnées) partagées au sein de leur réseau social. Nous décrivons les expérimentations que nous avons menées sur des jeux de données réelles et synthétiques. Les résultats montrent l’efficacité de nos différentes contributions. / Today, social networking has considerably changed why people are taking pictures all the time everywhere they go. More than 500 million photos are uploaded and shared every day, along with more than 200 hours of videos every minute. More particularly, with the ubiquity of smartphones, social network users are now taking photos of events in their lives, travels, experiences, etc. and instantly uploading them online. Such public data sharing puts at risk the users’ privacy and expose them to a surveillance that is growing at a very rapid rate. Furthermore, new techniques are used today to extract publicly shared data and combine it with other data in ways never before thought possible. However, social networks users do not realize the wealth of information gathered from image data and which could be used to track all their activities at every moment (e.g., the case of cyberstalking). Therefore, in many situations (such as politics, fraud fighting and cultural critics, etc.), it becomes extremely hard to maintain individuals’ anonymity when the authors of the published data need to remain anonymous.Thus, the aim of this work is to provide a privacy-preserving constraint (de-linkability) to bound the amount of information that can be used to re-identify individuals using online profile information. Firstly, we provide a framework able to quantify the re-identification threat and sanitize multimedia documents to be published and shared. Secondly, we propose a new approach to enrich the profile information of the individuals to protect. Therefore, we exploit personal events in the individuals’ own posts as well as those shared by their friends/contacts. Specifically, our approach is able to detect and link users’ elementary events using photos (and related metadata) shared within their online social networks. A prototype has been implemented and several experiments have been conducted in this work to validate our different contributions.

The popularity of the internet has made the use of web applications ubiquitous and essential to the daily lives of people, businesses and governments. Web servers and web applications are commonly used to handle tasks and data that can be critical and highly valuable, making them a very attractive target for attackers and a vector for successful attacks that are aimed at the application layer. Existing misuse and anomaly-based detection and prevention techniques fail to cope with the volume and sophistication of new attacks that are continuously appearing, which suggests that there is a need to provide new additional layers of protection. This work aims to design a new layer of defense based on deception that is employed in the context of web application-layer traffic with the purpose of detecting and preventing attacks. The proposed design is composed of five deception strategies: Deceptive Comments, Deceptive Request Parameters, Deceptive Session Cookies, Deceptive Status Codes and Deceptive JavaScript. The strategies were implemented as a software artifact and their performance evaluated in a testing environment using a custom test script, the OWASP ZAP penetration testing tool and two vulnerable web applications. Deceptive Parameter strategy obtained the best security performance results, followed by Deceptive Comments and Deceptive Status Codes. Deceptive Cookies and Deceptive JavaScript got the poorest security performance results since OWASP ZAP was unable to detect and use deceptive elements generated by these strategies. Operational performance results showed that the deception artifact could successfully be implemented and integrated with existing web applications without changing their source code and adding a low operational overhead.

La justice pénale est aujourd’hui confrontée au numérique et le développement des données dématérialisées, dont la valeur patrimoniale ne cesse de s’accroître, lui pose des défis de nature idéologique, sociologique, économique, géopolitique et, bien évidemment juridique. Elle doit faire face à la cybercriminalité qui se joue du temps, de l’espace et des législations puisque les actes illicites se déroulent désormais dans le cyberespace. Mais, pour que le système de justice pénale puisse contribuer efficacement à la lutte contre la cybercriminalité, les États doivent pouvoir s’appuyer sur un ensemble de règles juridiques contre cette criminalité et des systèmes de justice pénale qui fonctionnent correctement, doivent avoir les capacités nécessaires pour démêler les affaires pénales qui peuvent être complexes et coopérer à la répression de la cybercriminalité au plan international / Nowdays, Criminal justice is confronted to digital and the development of dematerialized data, whose heritage value is still increasing, raise challenges of ideological, sociological, economical, geopolitical and of course legal nature. Criminal justice needs to deal with cybercrime which make light of time, space and legislation because illicit acts now take place in cyberspace. However, so that the criminal justice system can contribute effectively to fight against cybercrime, states should be able to lean on a set of legal rules against crime and criminal justice systems which work correctly, should have the necessary abilities to get to the bottom of legal affairs which can be complex and cooperate in cybercrime repression on the international level

Cyber attacks by domestic and foreign threat actors are increasing in frequency and sophistication. Cyber adversaries exploit a cybersecurity skill/knowledge gap and an open society, undermining the information security/privacy of citizens and businesses and eroding trust in governments, thus threatening social and political stability. The use of open digital hacking technologies in ethical hacking in higher education and within broader society raises ethical, technical, social, and political challenges for liberal democracies. Programs teaching ethical hacking in higher education are steadily growing but there is a concern that teaching students hacking skills increases crime risk to society by drawing students toward criminal acts. A cybersecurity skill gap undermines the security/viability of business and government institutions. The thesis presents an examination of opportunities and risks involved in using AI powered intelligence gathering/surveillance technologies in ethical hacking teaching practices in Canada. Taking a qualitative exploratory case study approach, technoethical inquiry theory (Bunge-Luppicini) and Weick’s sensemaking model were applied as a sociotechnical theory (STEI-KW) to explore ethical hacking teaching practices in two Canadian universities. In-depth interviews with ethical hacking university experts, industry practitioners, and policy experts, and a document review were conducted. Findings pointed to a skill/knowledge gap in ethical hacking literature regarding the meanings, ethics, values, skills/knowledge, roles and responsibilities, and practices of ethical hacking and ethical hackers which underlies an identity and legitimacy crisis for professional ethical hacking practitioners; and a Teaching vs Practice cybersecurity skill gap in ethical hacking curricula. Two main S&T innovation risk mitigation initiatives were explored: An OSINT Analyst cybersecurity role and associated body of knowledge foundation framework as an interdisciplinary research area, and a networked centre of excellence of ethical hacking communities of practice as a knowledge management and governance/policy innovation approach focusing on the systematization and standardization of an ethical hacking body of knowledge.

PhD (Business Management) / Department of Business Management / See the attached abstract below