Les systèmes informatiques occupent une place grandissante dans notre société actuelle hautement informatisée. À mesure que les systèmes transactionnels traditionnels sont informatisés, une composante de confidentialité vient s'ajouter aux systèmes informatiques. Ces systèmes gagnant en complexité, la vérification manuelle par des êtres humains devient rapidement impraticable. Nous présentons des methods traditionnelles de verification automatique de la conformité d'un programme à une propriété de sécurité. Ensuite, nous présentons une approche originale de Hugues Chabot et al. utilisant des omega-automates, qui permettent de verifier des programmes pour lesquels une execution peut ne jamais se terminer. Nous proposons quelques optimisations puis procédons a son implantation pour en mesurer la performance. Nous présentons finalement une approche alternative, base sur la théorie des transactions logicielles, qui permet de corriger un programme deviant plutôt que de le rejetter. Nous terminons en posant un regrard critique sur le travail accompli.

La principale contribution de ce travail est de proposer une nouvelle logique, inspirée de la logique temporelle linéaire, qui permet d'améliorer les techniques standard de détection d'intrusions utilisant l'approche par scénarios, avec la possibilité de détecter des variantes d'attaques connues. La logique suggées pourrait trouver une trace de paquets qui correspondent, même partiellement avec une distance calculée, avec la formule qui décrit l'attaque. La deuxième partie consistera à décrire son implémentation et de montrer la contribution pour augmenter la performance et l'expressivité des règles des systèmes de détection d'intrusions et plus précisément, du système Snort.

Ce mémoire traite en premier lieu des avantages et des désavantages des différentes approches visant à assurer la sûreté et la sécurité des logiciels. En second lieu, il présente une nouvelle approche pour combiner l'analyse statique et l'analyse dynamique afin de produire une architecture de sécurité plus puissante. Les premiers chapitres du mémoire comportent une revue analytique des différentes approches statiques, dynamiques et hybrides qui peuvent être utilisées afin de sécuriser le code potentiellement malicieux. L'exposé identifie alors les avantages et les inconvénients de chaque approche ainsi que le champ des politiques de sécurité dans lesquels on peut l'appliquer. Le dernier chapitre traite de la possibilité de combiner l'analyse statique et l'analyse dynamique par une nouvelle approche hybride. Cette approche consiste à instrumenter le code seulement là où c'est nécessaire pour assurer satisfaire une politique de sécurité définie par l'usager et exprimée en un ensemble de propriétés exprimées μ-calcul modal. Cette instrumentation est guidée par une analyse statique effectuée à priori et basée sur un système de type à effets. Les effets représentent les accès aux ressources protégées du système. / The purpose of this thesis is twofold. In the first place it presents a comparative study of the advantages and drawbacks of several approaches to insure software safety and security. It then focuses more particularly on combining static analyses and dynamic monitoring in order to produce a more powerful security architecture. The first chapters of the thesis present an analytical review of the various static, dynamic and hybrid approaches that can be used to secure a potentially malicious code. The advantages and drawbacks of each approach are thereby analyzed and the field of security properties that can be enforced by using it are identified. The thesis then focuses on the possibility of combining static and dynamic analysis through a new hybrid approach. This approach consists in a code instrumentation, that only alters those parts of a program where it is necessary to do so to insure the respect of a user-defined security policy expressed in a set of modal μ-calculus properties. this instrumentation is guided by a static analysis based on a type and effect system. The effects represent the accesses made to pretested system ressources.

La thèse s'intéresse aux logiciels de rançon, présente une plateforme d'analyse automatique et propose des contre-mesures. Nos contre-mesures sont conçues pour être temps réel et déployées sur une machine, c'est-à-dire ''End-Hosts''. En 2013 les logiciels de rançon font de nouveau parler d'eux, pour finalement devenir une des menaces les plus sérieuses à partir de 2015. Un état de l'art détaillé des contre-mesures existantes est fourni. On peut ainsi situer les contributions de cette thèse par rapport à la littérature. Nous présentons également une plateforme d'analyse automatique de logiciels malveillants composée de machines nues. L'objectif est de ne pas altérer le comportement des échantillons analysés. Une première contre-mesure basée sur l'utilisation d'une librairie cryptographique par les logiciels de rançon est proposée. Celle-ci peut être facilement contournée. Nous proposons donc une seconde contre-mesure générique et agnostique. Cette fois, des indicateurs de compromission sont utilisés pour analyser le comportement des processus sur le système de fichiers. Nous détaillons comment de manière empirique nous avons paramétré cette contre-mesure pour la rendre~: utilisable et efficace. Un des challenges de cette thèse étant de faire concilier performance, taux de détection et un faible taux de faux positifs. Enfin, les résultats d'une expérience utilisateur sont présentés. Cette expérience analyse le comportement des utilisateurs face à une menace. En dernière partie, nous proposons des améliorations à nos contributions mais aussi des pistes à explorer. / This phD thesis takes a look at ransomware, presents an autonomous malware analysis platform and proposes countermeasures against these types of attacks. Our countermeasures are real-time and are deployed on a machine (i.e., end-hosts). In 2013, the ransomware become a hot subject of discussion again, before becoming one of the biggest cyberthreats beginning of 2015. A detailed state of the art for existing countermeasures is included in this thesis. This state of the art will help evaluate the contribution of this thesis in regards to the existing current publications. We will also present an autonomous malware analysis platform composed of bare-metal machines. Our aim is to avoid altering the behaviour of analysed samples. A first countermeasure based on the use of a cryptographic library is proposed, however it can easily be bypassed. It is why we propose a second generic and agnostic countermeasure. This time, compromission indicators are used to analyse the behaviour of process on the file system. We explain how we configured this countermeasure in an empiric way to make it useable and effective. One of the challenge of this thesis is to collate performance, detection rate and a small amount of false positive. To finish, results from a user experience are presented. This experience analyses the user's behaviour when faced with a threat. In the final part, I propose ways to enhance our contributions but also other avenues that could be explored.

Dans ce travail, nous définissons une nouvelle algèbre de processus basée sur CCS. Cette algèbre, qui est destinée à la sécurisation formelle de réseaux, est munie d'un opérateur de surveillance qui permet de contrôler les entrées et les sorties d'un processus, ou d'un sous-processus, à l'image d'un pare-feu dans un réseau informatique. L'algèbre permet donc de modéliser des réseaux munis de moniteurs, et également, n'importe quel système communicant devant être contrôlé par des moniteurs. Avant d'entrer dans le vif du sujet, nous débutons par une revue des approches globales en détection d'intrusions, soient l'approche comportementale et l'approche par scénarios. Nous parcourons par la suite différents langages formels destinés à la modélisation de systèmes communicants, en prêtant une attention particulière aux algèbres de processus.

Les plateformes mobiles font partie intégrante du quotidien. Leur flexibilité a permis aux développeurs d’applications d’y proposer des applications de toutes sortes : productivité, jeux, messageries, etc. Devenues des outils connectés d’agrégation d’informations personnelles et professionnelles, ces plateformes sont perçues comme un écosystème lucratif par les concepteurs de maliciels. Android est un système d’exploitation libre de Google visant le marché des appareils mobiles et est l’une des cibles de ces attaques, en partie grâce à la popularité de celuici. Dans la mesure où les maliciels Android constituent une menace pour les consommateurs, il est essentiel que la recherche visant l’analyse de maliciels s’intéresse spécifiquement à cette plateforme mobile. Le travail réalisé dans le cadre de cette maîtrise s’est intéressé à cette problématique, et plus spécifiquement par l’analyse de la mémoire vive. À cette fin, il a fallu s’intéresser aux tendances actuelles en matière de maliciels sur Android et les approches d’analyses statiques et dynamiques présentes dans la littérature. Il a été, par la suite, proposé d’explorer l’analyse de la mémoire vive appliquée à l’analyse de maliciels comme un complément aux approches actuelles. Afin de démontrer l’intérêt de l’approche pour la plateforme Android, une étude de cas a été réalisée où un maliciel expérimental a été conçu pour exprimer les comportements malicieux problématiques pour la plupart des approches relevées dans la littérature. Une approche appelée l’analyse différentielle de la mémoire vive a été présentée afin de faciliter l’analyse. Cette approche utilise le résultat de la différence entre les éléments présents après et avant le déploiement du maliciel pour réduire la quantité d’éléments à analyser. Les résultats de cette étude ont permis de démontrer que l’approche est prometteuse en tant que complément aux approches actuelles. Il est recommandé qu’elle soit le sujet d’études subséquentes afin de mieux détecter les maliciels sur Android et d’en automatiser son application. / Mobile devices are at the core of modern society. Their versatility has allowed third-party developers to generate a rich experience for the user through mobile apps of all types (e.g. productivity, games, communications). As mobile platforms have become connected devices that gather nearly all of our personal and professional information, they are seen as a lucrative market by malware developers. Android is an open-sourced operating system from Google targeting specifically the mobile market and has been targeted by malicious activity due the widespread adoption of the latter by the consumers. As Android malwares threaten many consumers, it is essential that research in malware analysis address specifically this mobile platform. The work conducted during this Master’s focuses on the analysis of malwares on the Android platform. This was achieved through a literature review of the current malware trends and the approaches in static and dynamic analysis that exists to mitigate them. It was also proposed to explore live memory forensics applied to the analysis of malwares as a complement to existing methods. To demonstrate the applicability of the approach and its relevance to the Android malwares, a case study was proposed where an experimental malware has been designed to express malicious behaviours difficult to detect through current methods. The approach explored is called differential live memory analysis. It consists of analyzing the difference in the content of the live memory before and after the deployment of the malware. The results of the study have shown that this approach is promising and should be explored in future studies as a complement to current approaches.

Le nombre croissant de logiciels malveillants Android s’accompagne d’une préoccupation profonde liée aux problèmes de la sécurité des terminaux mobiles. Les enjeux deviennent sans conteste de plus en plus importants, suscitant ainsi beaucoup d’attention de la part de la communauté des chercheurs. En outre, la prolifération des logiciels malveillants va de pair avec la sophistication et la complexité de ces derniers. En effet, les logiciels malveillants plus élaborés, tels que les maliciels polymorphes et métamorphiques, utilisent des techniques d’obscurcissement du code pour créer de nouvelles variantes qui préservent la sémantique du code original tout en modifiant sa syntaxe, échappant ainsi aux méthodes de détection usuelles. L’ambition de notre recherche est la proposition d’une approche utilisant les méthodes formelles et l’apprentissage automatique pour la détection des maliciels sur la plateforme Android. L’approche adoptée combine l’analyse statique et l’apprentissage automatique. En effet, à partir des applications Android en format APK, nous visons l’extraction d’un modèle décrivant de manière non ambiguë le comportement de ces dernières. Le langage de spécification formelle choisi est LNT. En se basant sur le modèle généré, les comportements malicieux exprimés en logique temporelle sont vérifiés à l’aide d’un vérificateur de modèle. Ces propriétés temporelles sont utilisées comme caractéristiques par un algorithme d’apprentissage automatique pour classifier les applications Android. / The ever-increasing number of Android malware is accompanied by a deep concern about security issues in the mobile ecosystem. Unquestionably, Android malware detection has received much attention in the research community and therefore it becomes a crucial aspect of software security. Actually, malware proliferation goes hand in hand with the sophistication and complexity of malware. To illustrate, more elaborated malware like polymorphic and metamorphic malware, make use of code obfuscation techniques to build new variants that preserve the semantics of the original code but modify it’s syntax and thus escape the usual detection methods. In the present work, we propose a model-checking based approach that combines static analysis and machine learning. Mainly, from a given Android application we extract an abstract model expressed in terms of LNT, a process algebra language. Afterwards, security related Android behaviours specified by temporal logic formulas are checked against this model, the satisfaction of a specific formula is considered as a feature, finally machine learning algorithms are used to classify the application as malicious or not.

La thèse porte sur deux enjeux importants de sécurité. Le premier concerne l’amélioration de la sécurité des systèmes Linux présents dans le calcul intensif et le second la protection des postes de travail Windows. Elle propose une méthode commune pour l’observation des appels système et la répartition d’observateurs afin de renforcer la sécurité et mesurer les performances obtenues. Elle vise des observateurs du type moniteur de référence afin de garantir de la confidentialité et de l’intégrité. Une solution utilisant une méthode de calcul intensif est mise en oeuvre pour réduire les surcoûts de communication entre les deux moniteurs de référence SELinux et PIGA. L’évaluation des performances montre les surcoûts engendrés par les moniteurs répartis et analyse la faisabilité pour les différents noeuds d’environnements de calcul intensif. Concernant la sécurité des postes de travail, un moniteur de référence est proposé pour Windows. Il repose sur les meilleures protections obligatoires issues des systèmes Linux et simplifie l’administration. Nous présentons une utilisation de ce nouveau moniteur pour analyser le fonctionnement de logiciels malveillants. L’analyse permet une protection avancée qui contrôle l’ensemble du scénario d’attaque de façon optimiste. Ainsi, la sécurité est renforcée sans nuire aux activités légitimes. / This thesis deals with two major issues in the computer security field. The first is enhancing the security of Linux systems for scientific computation, the second is the protection of Windows workstations. In order to strengthen the security and measure the performances, we offer a common method for the distributed observation of system calls. It relies on reference monitors to ensure confidentiality and integrity. Our solution uses specific high performance computing technologies to lower the communication latencies between the SELinux and PIGA monitors. Benchmarks study the integration of these distributed monitors in the scientific computation. Regarding workstation security, we propose a new reference monitor implementing state of the art protection models from Linux and simplifying administration. We present how to use our monitor to analyze the behavior of malware. This analysis enables an advanced protection to prevent attack scenarii in an optimistic manner. Thus, security is enforced while allowing legitimate activities.