Les progrès récents dans la définition de mécanismes décisionnels ont permis de déléguer de plus en plus de responsabilités aux systèmes informatiques. Par exemple, des robots de service travaillent aujourd'hui en interaction avec l'humain et réalisent des tâches de plus en plus complexes. Ce transfert de responsabilité pose alors de manière critique le problème de la sécurité pour l'homme, l'environnement du système, ou le système lui-même. La surveillance en ligne par un moniteur de sécurité indépendant vise à assurer un comportement sûr malgré la présence de fautes et d'incertitudes. Un tel moniteur doit détecter des situations potentiellement dangereuses afin d'enclencher des actions de mise en état sûr et d'éviter les défaillances catastrophiques. Cette thèse traite de l'identification de conditions de déclenchement de sécurité permettant de lancer des actions de mise en état sûr. Un processus systématique permettant d'identifier de telles conditions est défini, en partant d'une analyse de risque HazOp/UML du système fonctionnel. Par ailleurs, une méthode est proposée pour identifier les états du système où des actions de sécurité peuvent être enclenchées simultanément, afin d'être revues et corrigées, en cas de besoin, par un expert du système. L'approche proposée est appliquée à un robot déambulateur.

Les progrès récents dans la définition de mécanismes décisionnels ont permis de déléguer de plus en plus de responsabilités aux systèmes informatiques. Par exemple, des robots de service travaillent aujourd'hui en interaction avec l'humain et réalisent des tâches de plus en plus complexes. Ce transfert de responsabilité pose alors de manière critique le problème de la sécurité pour l'homme, l'environnement du système, ou le système lui-même. La surveillance en ligne par un moniteur de sécurité indépendant vise à assurer un comportement sûr malgré la présence de fautes et d'incertitudes. Un tel moniteur doit détecter des situations potentiellement dangereuses afin d'enclencher des actions de mise en état sûr et d'éviter les défaillances catastrophiques. Cette thèse traite de l'identification de conditions de déclenchement de sécurité permettant de lancer des actions de mise en état sûr. Un processus systématique permettant d'identifier de telles conditions est défini, en partant d'une analyse de risque HazOp/UML du système fonctionnel. Par ailleurs, une méthode est proposée pour identifier les états du système où des actions de sécurité peuvent être enclenchées simultanément, afin d'être revues et corrigées, en cas de besoin, par un expert du système. L'approche proposée est appliquée à un robot déambulateur.

Les applications Web sont l’épine dorsale des systèmes d’information modernes. L’exposition sur Internet de ces applications engendre continuellement de nouvelles formes de menaces qui peuvent mettre en péril la sécurité de l’ensemble du système d’information. Pour parer à ces menaces, il existe des solutions robustes et riches en fonctionnalités. Ces solutions se basent sur des modèles de détection des attaques bien éprouvés, avec pour chaque modèle, des avantages et des limites. Nos travaux consistent à intégrer des fonctionnalités de plusieurs modèles dans une seule solution afin d’augmenter la capacité de détection. Pour atteindre cet objectif, nous définissons dans une première contribution, une classification des menaces adaptée au contexte des applications Web. Cette classification sert aussi à résoudre certains problèmes d’ordonnancement des opérations d’analyse lors de la phase de détection des attaques. Dans une seconde contribution, nous proposons une architecture de filtrage des attaques basée sur deux modèles d’analyse. Le premier est un module d’analyse comportementale, et le second utilise l’approche d’inspection par signature. Le principal défi à soulever avec cette architecture est d’adapter le modèle d’analyse comportementale au contexte des applications Web. Nous apportons des réponses à ce défi par l’utilisation d’une approche de modélisation des comportements malicieux. Ainsi, il est possible de construire pour chaque classe d’attaque son propre modèle de comportement anormal. Pour construire ces modèles, nous utilisons des classifieurs basés sur l’apprentissage automatique supervisé. Ces classifieurs utilisent des jeux de données d’apprentissage pour apprendre les comportements déviants de chaque classe d’attaques. Ainsi, un deuxième verrou en termes de disponibilité des données d’apprentissage a été levé. En effet, dans une dernière contribution, nous avons défini et conçu une plateforme de génération automatique des données d’entrainement. Les données générées par cette plateforme sont normalisées et catégorisées pour chaque classe d’attaques. Le modèle de génération des données d’apprentissage que nous avons développé est capable d’apprendre "de ses erreurs" d’une manière continue afin de produire des ensembles de données d’apprentissage de meilleure qualité. / Web applications are the backbone of modern information systems. The Internet exposure of these applications continually generates new forms of threats that can jeopardize the security of the entire information system. To counter these threats, there are robust and feature-rich solutions. These solutions are based on well-proven attack detection models, with advantages and limitations for each model. Our work consists in integrating functionalities of several models into a single solution in order to increase the detection capacity. To achieve this objective, we define in a first contribution, a classification of the threats adapted to the context of the Web applications. This classification also serves to solve some problems of scheduling analysis operations during the detection phase of the attacks. In a second contribution, we propose an architecture of Web application firewall based on two analysis models. The first is a behavioral analysis module, and the second uses the signature inspection approach. The main challenge to be addressed with this architecture is to adapt the behavioral analysis model to the context of Web applications. We are responding to this challenge by using a modeling approach of malicious behavior. Thus, it is possible to construct for each attack class its own model of abnormal behavior. To construct these models, we use classifiers based on supervised machine learning. These classifiers use learning datasets to learn the deviant behaviors of each class of attacks. Thus, a second lock in terms of the availability of the learning data has been lifted. Indeed, in a final contribution, we defined and designed a platform for automatic generation of training datasets. The data generated by this platform is standardized and categorized for each class of attacks. The learning data generation model we have developed is able to learn "from its own errors" continuously in order to produce higher quality machine learning datasets .