Avec leur rôle important dans la protection des réseaux, les Systèmes de Détection d’Intrusion (IDS) doivent être capables d’adapter leurs modes de fonctionnement à toutes les innovations technologiques. L'IDS doit gérer une grande masse d’information et traiter un trafic réseau à une cadence très élevée à cause des vitesses de transfert et de la diversité des services offerts. Il doit aussi traiter un grand nombre d’attaques qui ne cesse d’augmenter. Par conséquent, améliorer les performances des IDS devient une tâche critique pour les concepteurs des mécanismes de protection. Dans notre thèse, nous nous focalisons sur les problèmes liés aux paramètres quantitatifs de l’utilisation des l’IDS. Nous proposons une approche pour la classification des signatures d’attaques en fonction de leurs sous-chaînes communes. Cette approche permet de réduire le nombre des signatures traitées et par conséquent réduire le temps d’exécution. Nous traitons aussi le problème de la masse de données analysée par l’IDS, nous proposons une architecture de détection basée sur la classification des connexions réseau. L’architecture proposée permet de décider de la nature d’une connexion : suspecte ou non. Dans le premier cas, la connexion doit être analysée par le système de détection d’intrusion. Sinon, si elle n’est pas suspecte nous pouvons décider de ne pas l’analyser par l’IDS. / With their important role in the networks protection, the Intrusion Detection Systems (IDS) must be able to adapt their functional modes to the new technologies. The IDS must manage a large mass of information and process network traffic at a very high rate because of transfer speeds and diversity of the provided services. It must also address an increasing number of attacks. Therefore improve the performance of IDS is a critical task for designers of protection mechanisms. In our thesis, we focus on the problems related to the quantitative parameters of the IDS. We propose a classification approach of the attacks signatures based on their common substrings. This approach reduces the number of signatures processed by the detection engine of the IDS and therefore reduces running time. We also discuss the problem of the mass of data analyzed by the IDS, we propose a detection architecture based on the classification of network connections. The proposed architecture allows decide on the nature of a connection: suspicious or not. In the first case, the connection must be analyzed by the intrusion detection system. Otherwise, if it is not suspect we can decide to ignore this connection and don’t analyze it by the IDS.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Sciences de la terre et environnement : Toulouse, INPT : 2004. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. 138 réf.

Habilitation à diriger des recherches : Informatique : Rennes 1 : 1996. / Bibliogr. p.29-31.

Habilitation à diriger des recherches : Informatique : Rennes 1 : 1996. / Bibliogr. p.15-21.

Th. doct.--Informatique et réseaux--Paris--ENST, 1991. / Textes en français et en anglais. Notes bibliogr.

Th. doct.-ing.--Toulouse 3, 1977. N°: 593.

Dans cette thèse, nous étudions la dynamique d'une particule dans un milieu inélastique composé de diffuseur et communément appelé gaz de Lorentz inélastique. Dans le cas inerte, le milieu n'est pas affecté par le passage de la particule. L'énergie cinétique de celle-ci croît avec le temps et ce phénomène est appelé « accélération stochastique ». Nous approximons le mouvement de la particule par une chaîne de Markov dont chaque pas correspond à une unique collision entre la particule et un diffuseur. Nous montrons que l'énergie cinétique moyenne de la particule croît avec le temps avec pour exposant 2/5. Ce résultat est montré en utilisant des arguments probabilistes, utilisant des théorèmes de convergence de chaînes de Markov ainsi que la convergence en distribution de la chaîne, correctement changée d'échelle en temps et en espace, vers un processus de Bessel. Nous obtenons également un résultat de convergence pour le vecteur vitesse. Sous un changement d'échelle différent de celui utilisé pour l'énergie cinétique, celui-ci converge en distribution vers un mouvement brownien sphérique. Dans le cas dynamique, l'évolution des degrés de liberté du gaz de Lorentz est affecté par le passage de la particule et le système dynamique considéré est composé de la particule et du milieu. Dans un tel système, le phénomène d'accélération stochastique ne peut pas être observé. En revanche nous montrons que la distribution des vitesses admet un état stationnaire. / In this thesis, we study the dynamics of a particle in an inelastic environment composed of scatterer which is commonly known as inelastic Lorentz gas. In the inert case, the environment is not affected by the particle. The kinetic energy of the latter grows with the time and this phenomenon is called « stochastic acceleration ». We approximate the particle's motion by a Markov chain where each step corresponds to a unique collision of the particle with a scatterer. We show that the particle's averaged kinetic energy grows with the time with the exponent 2/5. The result is proved by using probabilistic arguments, bringing into weak convergence theorems of Markov chain as well as the weak convergence of the chain, correctly rescaled in time and space, to a Bessel process.We thus obtain a convergence result for the velocity vector. Under a different rescaling that the one used for the kinetic energy, the latter converges weakly to a spherical brownian motion. In the dynamical case, the evolution of the degrees of freedom of the Lorentz gas is affected by the particle and the dynamical system considered is constitued of the particle and the environment. In such a system, the stochastic acceleration phenomenon cannot be observed. However, we show that the velocity distribution admits a stationnary state.

Cette thèse se compose de trois parties indépendantes, toutes en rapport avec les lois et processus stables. Dans un premier temps, nous établissons des théorèmes de convergence (principe d'invariance) vers des processus stables. Les objets considérés sont des fonctionnelles additives de carrés non intégrables d'une chaîne de Markov à temps discret. L'approche envisagée repose sur l'utilisation des coefficients de mélange pour les chaînes de Markov. Dans un second temps, nous obtenons des vitesses de convergence vers des lois stables dans le théorème central limite généralisé à l'aide des propriétés de la distance idéale de Zolotarev. La dernière partie est consacrée à l'étude des ordres stochastiques convexes ou inégalités de comparaison convexe entre des intégrales stochastiques dirigées par des processus stables. L'idée principale sur laquelle reposent les résultats consiste à adapter au contexte stable le calcul stochastique forward-backward. / This PhD Thesis is composed of three independent parts about stable laws and processes. In the first part, we establish convergence theorems (invariance principle) to stable processes, for additive functionals of a discrete time Markov chain that are not assumed to be square-integrable. The method is based on the use of mixing coefficients for Markov chains. In the second part, we obtain some rates of convergence to stable laws in the generalized central limit theorem by means of the Zolotarev ideal probability metric. The last part of the thesis is devoted to the study of convex ordering or convex comparison inequalities between stochastic integrals driven by stable processes. The main idea of our results is based on the forward-backward stochastic calculus for the stable case.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Cette thèse porte sur l'étude de quelques problèmes de contrôle stochastique dans un contexte de risque de liquidité et d'impact sur le prix des actifs. La thèse se compose de quatre chapitres.Dans le deuxième chapitre, on propose une modélisation d'un problème d'animation de marché dans un contexte de risque de liquidité en présence de contraintes d'inventaire et de changements de régime. Cette formulation peut être considérée comme étant une extension de précédentes études sur ce sujet. Le résultat principal de cette partie est la caractérisation de la fonction valeur comme solution unique, au sens de la viscosité, d'un système d'équations d'Hamilton-Jacobi-Bellman . On enrichit notre étude par la donnée de quelques résultats numériques.Dans le troisième chapitre, on propose un schéma d'approximation numérique pour résoudre un problème d'optimisation de portefeuille dans un contexte de risque de liquidité et d'impact sur le prix des actifs. On montre que la fonction valeur peut être obtenue comme limite d'une procédure itérative dont chaqueitération représente un problème d'arrêt optimal et on utilise un algorithme numérique, basé sur la quantification optimale, pour calculer la fonction valeur ainsi que la politique de contrôle. La convergence du schéma numérique est obtenue via des critères de monotonicité, stabilité et consistance.Dans le quatrième chapitre, on s'intéresse à un problème couplé de contrôle singulier et de contrôle impulsionnel dans un contexte d'illiquidité. On propose une formulation mathématique pour modéliser la distribution de dividendes et la politique d'investissement d'une entreprise sujette à des contraintes de liquidité. On montre que, sous des coûts de transaction et un impact sur le prix des actifs illiquides, la fonction valeur de l'entreprise est l'unique solution de viscosité d'une équation d'Hamilton-Jacobi-Bellman. On propose aussi une méthode numérique itérative pour calculer la stratégie optimale d'achat, de vente et de distribution de dividendes. / The purpose of this thesis is to study some stochastic control problems with liquidity risk and price impact. The thesis contains four chapters.The second chapter is devoted to the modeling aspects of a market making problem in a liquidity risk framework under inventory constraints and switching regimes. This formulation can be seen as an extension of previous studies on this subject. The main result is the characterization of the value functions as the unique viscosity solutions to the associated Hamilton-Jacobi-Bellman system. We further enrich our study with some numerical results.In the third section, we introduce a numerical scheme to solve an impulse control problem under state constraints arising from optimal portfolio selection under liquidity risk and price impact. We show that the value function could be obtained as the limit of an iterative procedure where each step is an optimal stopping problem and we use a numerical approximation algorithm based on quantization procedure to compute the value function and the optimal policy. The main result is to prove the convergence of our numerical scheme using monotonicity, stability and consistency properties.In the fourth section, we study a mixed singular and impulse control problem with liquidity risks and constraints. We propose a mathematical modeling to the dividend and investment policy of a firm operating under uncertain environment and liquidity risks. Our main contribution is to show that, under transaction costs and impact on the illiquid asset price, the firm's value function is the unique viscosity solution of a certain Hamilton-Jacobi-Bellman equation. We also formulated an iterative numerical procedure to compute the optimal dividend and investment policy.