Ce travail présente le contrôle en temps réel de la qualité de l’eau potable par la technologie intelligente. Le déploiement des capteurs dans les réseaux de distribution fournit une indication des risques de contamination. Cependant, l’utilisation de ces dispositifs innovants est récente et nécessite des expérimentations. Cette thèse vise à améliorer le retour d’expérience dans ce domaine. Elle présente la supervision en ligne de la qualité de l’eau dans le cadre des projets SunRise et “SmartWater4Europe”. La bibliographie montre l’impact de la contamination de l’eau sur la santé humaine et les inconvénients des méthodes conventionnelles de surveillance de la qualité de l’eau. Une expérimentation à grande échelle est menée dans le campus de l’Université de Lille, où deux types de capteurs (S::CAN and EventLab) sont implémentés. L’analyse des signaux enregistrés a montré l’occurrence de certains évènements, généralement corrélés avec la variation des paramètres hydrauliques ou des interventions sur le réseau. Différentes méthodologies pour la détection d’anomalie de l’eau sont présentées et appliquées aux données S::CAN. Les méthodes Statistiques et de l’Intelligence Artificielle (Machine à Vecteurs de Support) distinguent entre les mesures normales et inattendues. Un Système de Détection des Evènements (SDE), développé avec le logiciel Canary, a montré une bonne performance dans l’identification des anomalies de l’eau. La dernière partie propose une combinaison entre l’approche "Évaluation de risques" et "surveillance intelligente". La méthode développée détecte et classifie, en temps réel, le risque d’anomalie de l’eau, et identifie la priorité d’attention requise. / This works presents the real-time control of drinking water quality using the smart technology. The deployment of water quality sensors in the distribution networks provides indication of contamination risks. However, the use of these innovative devices is recent and yet requires field experimentations. This thesis enhances the feedback in this domain. It presents a field study of online supervision of water quality, within SunRise project. This work is also a part of the European project “SmartWater4Europe”. The literature review highlights the impact of water contamination on human health as well as the drawbacks of conventional water supervision methods. A large-scale experimentation is conducted at the Scientific Campus of Lille University, where two types of sensors (S::CAN and EventLab) are implemented. The detailed analysis of recorded water quality signals showed the occurrence of some events, generally correlated with the variation of hydraulic parameters or the network interventions. Different methodologies for the detection of water anomaly are presented and applied to S::CAN data. Statistical and Artificial Intelligence (Support Vector Machine) methods discriminate between normal and unexpected measurements. An Event Detection System (EDS), developed within Canary software, showed a good performance in the identification of water abnormalities. The last part proposes a combination between the risk assessment approach and the smart monitoring. The improved risk assessment methodology allows a real-time detection and classification of water anomaly risk as well as an identification of the priority attention required.

De nos jours, les systèmes de production sont confrontés à leur 4e révolution. Celle-ci est numérique avec des réseaux toujours plus denses et complexes s’ouvrant sur l’extérieur. Cette ouverture rend ces systèmes plus vulnérables. Les menaces sur ces Systèmes Cyber-Physiques de Production (SCPP) ne sont plus seulement théoriques. L’attaque sur l’aciérie allemande ou le cryptovirus Wannacry en sont de parfaits exemples. Ce travail propose un outil contribuant à la sécurité des SCPP. Nos contributions sont triples : La conception d'un Système de Détection et Réaction aux Anomalies (SDRA) placé sur le réseau de terrain. Celui-ci intègre des méthodes de détection comportementales et informationnelles. Il comprend également des capacités de réaction à la fois passives, mettant en œuvre de la remontée d'information vers l'humain ou vers des systèmes de niveaux supérieurs, et actives intégrant du filtrage d'ordre ou de la mise en repli. L'application des méthodes proposées entraîne naturellement un effort de conception supplémentaire qui doit être réduit. Nous avons donc mis au point une démarche permettant d’assister les concepteurs pour la configuration de notre SDRA. Cette dernière se base sur une approche hybride (composant/opération) et étend un flot de conception existant. Plusieurs transformations raffinent des vues surveillance/supervision des composants alors que d’autres génèrent la configuration du SDRA. Une troisième contribution propose un démonstrateur réaliste basé sur un environnement virtuel de test. Ce dernier intègre la simulation conjointe de la partie opérative et de la partie commande et permet de montrer les qualités fonctionnelles des solutions face à des scénarios d’attaque ou de défaillance. / Today, production systems are facing their 4th revolution. This revolution is digital with increasingly dense and complex networks opening on the outside. This openness makes these systems more vulnerable. The threats on these Cyber-Physical Production Systems (CPPS) are no longer just theoretical. The attacks on the German steel mill or the Wannacry crypto virus are perfect examples. This work proposes a tool contributing to the security of the SCPP. Our contributions are threefold: The design of an Anomaly Detection and Response System (ADRS) placed on the field network. It integrates behavioral and informational detection methods. It also includes passive response capabilities, implementing feedback to the human or to higher level systems, and active integrating order filtering or fallback. The application of the proposed methods naturally entails an additional design effort which must be reduced. We have therefore developed an approach to assist designers in the configuration of our ADRS. It is based on a hybrid approach (component / operation) and extends an existing design flow. Several transformations refine monitoring / supervision views of the components while others generate the configuration of the ADRS. A third contribution proposes a realistic demonstrator based on a virtual test environment. It integrates the joint simulation of the operative part and the control part and makes it possible to show the functional qualities of the solutions in the face of attack or failure scenarios.

Face à l'explosion des nouvelles technologies (mobiles, capteurs, etc.), de grandes quantités de données localisées dans l'espace et dans le temps sont désormais disponibles. Les bases de données associées peuvent être qualifiées de bases de données spatio-temporelles car chaque donnée est décrite par une information spatiale (e.g. une ville, un quartier, une rivière, etc.) et temporelle (p. ex. la date d'un événement). Cette masse de données souvent hétérogènes et complexes génère ainsi de nouveaux besoins auxquels les méthodes d'extraction de connaissances doivent pouvoir répondre (e.g. suivre des phénomènes dans le temps et l'espace). De nombreux phénomènes avec des dynamiques complexes sont ainsi associés à des données spatio-temporelles. Par exemple, la dynamique d'une maladie infectieuse peut être décrite par les interactions entre les humains et le vecteur de transmission associé ainsi que par certains mécanismes spatio-temporels qui participent à son évolution. La modification de l'un des composants de ce système peut déclencher des variations dans les interactions entre les composants et finalement, faire évoluer le comportement global du système.Pour faire face à ces nouveaux enjeux, de nouveaux processus et méthodes doivent être développés afin d'exploiter au mieux l'ensemble des données disponibles. Tel est l'objectif de la fouille de données spatio-temporelles qui correspond à l'ensemble de techniques et méthodes qui permettent d'obtenir des connaissances utiles à partir de gros volumes de données spatio-temporelles. Cette thèse s'inscrit dans le cadre général de la fouille de données spatio-temporelles et l'extraction de motifs séquentiels. Plus précisément, deux méthodes génériques d'extraction de motifs sont proposées. La première permet d'extraire des motifs séquentiels incluant des caractéristiques spatiales. Dans la deuxième, nous proposons un nouveau type de motifs appelé "motifs spatio-séquentiels". Ce type de motifs permet d'étudier l'évolution d'un ensemble d'événements décrivant une zone et son entourage proche. Ces deux approches ont été testées sur deux jeux de données associées à des phénomènes spatio-temporels : la pollution des rivières en France et le suivi épidémiologique de la dengue en Nouvelle Calédonie. Par ailleurs, deux mesures de qualité ainsi qu'un prototype de visualisation de motifs sont été également proposés pour accompagner les experts dans la sélection des motifs d'intérêts.

Avec le développement croissant d'Internet, les applications Web sont devenues de plus en plus vulnérables et exposées à des attaques malveillantes pouvant porter atteinte à des propriétés essentielles telles que la confidentialité, l'intégrité ou la disponibilité des systèmes d'information. Pour faire face à ces malveillances, il est nécessaire de développer des mécanismes de protection et de test (pare feu, système de détection d'intrusion, scanner Web, etc.) qui soient efficaces. La question qui se pose est comment évaluer l'efficacité de tels mécanismes et quels moyens peut-on mettre en oeuvre pour analyser leur capacité à détecter correctement des attaques contre les applications web. Dans cette thèse nous proposons une nouvelle méthode, basée sur des techniques de clustering de pages Web, qui permet d'identifier les vulnérabilités à partir de l'analyse selon une approche boîte noire de l'application cible. Chaque vulnérabilité identifiée est réellement exploitée ce qui permet de s'assurer que la vulnérabilité identifiée ne correspond pas à un faux positif. L'approche proposée permet également de mettre en évidence différents scénarios d'attaque potentiels incluant l'exploitation de plusieurs vulnérabilités successives en tenant compte explicitement des dépendances entre les vulnérabilités. Nous nous sommes intéressés plus particulièrement aux vulnérabilités de type injection de code, par exemple les injections SQL. Cette méthode s'est concrétisée par la mise en oeuvre d'un nouveau scanner de vulnérabilités et a été validée expérimentalement sur plusieurs exemples d'applications vulnérables. Nous avons aussi développé une plateforme expérimentale intégrant le nouveau scanner de vulnérabilités, qui est destinée à évaluer l'efficacité de systèmes de détection d'intrusions pour des applicationsWeb dans un contexte qui soit représentatif des menaces auxquelles ces applications seront confrontées en opération. Cette plateforme intègre plusieurs outils qui ont été conçus pour automatiser le plus possible les campagnes d'évaluation. Cette plateforme a été utilisée en particulier pour évaluer deux techniques de détection d'intrusions développées par nos partenaires dans le cadre d'un projet de coopération financé par l'ANR, le projet DALI.

Cette thèse vise à contribuer à l'amélioration des méthodes d'évaluation des systèmes de détection d'intrusion (en anglais, Intrusion Detection Systems ou IDS). Ce travail est motivé par deux problèmes actuels : tout d'abord, l'augmentation du nombre et de la complexité des attaques que l'on observe aujourd'hui nécessite de faire évoluer les IDS pour leur permettre de les détecter. Deuxièmement, les IDS actuels génèrent de trop fréquentes fausses alertes, ce qui les rend inefficaces voir inutiles. Des moyens de test et d'évaluation sont nécessaires pour déterminer la qualité de détection des IDS et de leurs algorithmes de détection. Malheureusement, il n'existe pas actuellement de méthode d'évaluation satisfaisante. En effet, les méthodes employées jusqu'ici présentent trois défauts majeurs : 1) une absence de méthodologie rigoureuse, 2) l'utilisation de données de test non représentatives, et 3) l'utilisation de métriques incorrectes. Partant de ce constat, nous proposons une démarche rigoureuse couvrant l'ensemble de l'évaluation des IDS. Premièrement, nous proposons une méthodologie d'évaluation qui permet d'organiser l'ensemble du processus d'évaluation. Deuxièmement, afin d'obtenir des données de test représentatives, nous avons défini une classification des types d'attaques en fonction des moyens de détection utilisés par les IDS. Cela permet non seulement de choisir les attaques à inclure dans les données de test mais aussi d'analyser les résultats de l'évaluation selon les types d'attaques plutôt que sur chaque attaque individuellement. Troisièmement, nous avons analysé un grand nombre d'attaques réelles et de " maliciels " connus, tels que les virus et les vers. Grâce à cette analyse, nous avons pu construire un modèle générique de processus d'attaques qui met en évidence la dynamique des activités d'attaque. Ce modèle permet de générer un nombre important de scénarios d'attaques à la fois réalistes et variés. Les méthodes proposées ont été expérimentées su r deux systèmes de détection d'intrusion très différents, pour montrer la généralité de notre démarche. Les résultats montrent que l'approche proposée permet de surmonter les deux défauts principaux des évaluations existantes, à savoir l'absence de méthodologie et l'utilisation de données non représentatives. Elle permet en particulier de mieux gérer le processus d'évaluation et de choisir les cas de test pertinents pour les types d'IDS et les objectifs de l'évaluation, tout en couvrant une large partie de l'espace d'attaques.

Avec le développement croissant d’Internet, les applications Web sont devenues de plus en plus vulnérables et exposées à des attaques malveillantes pouvant porter atteinte à des propriétés essentielles telles que la confidentialité, l’intégrité ou la disponibilité des systèmes d’information. Pour faire face à ces malveillances, il est nécessaire de développer des mécanismes de protection et de test (pare-feu, système de détection d’intrusion, scanner Web, etc.) qui soient efficaces. La question qui se pose est comment évaluer l’efficacité de tels mécanismes et quels moyens peut-on mettre en oeuvre pour analyser leur capacité à détecter correctement des attaques contre les applications web.Dans cette thèse nous proposons une nouvelle méthode, basée sur des techniques de clustering de pages Web, qui permet d’identifier les vulnérabilités à partir de l’analyse selon une approche boîte noire de l’application cible. Chaque vulnérabilité identifiée est réellement exploitée ce qui permet de s’assurer que la vulnérabilité identifiée ne correspond pas à un faux positif. L’approche proposée permet également de mettre en évidence différents scénarios d’attaque potentiels incluant l’exploitation de plusieurs vulnérabilités successives en tenant compte explicitement des dépendances entre les vulnérabilités.Nous nous sommes intéressés plus particulièrement aux vulnérabilités de type injection de code, par exemple les injections SQL. Cette méthode s’est concrétisée par la mise en oeuvre d’un nouveau scanner de vulnérabilités et a été validée expérimentalement sur plusieurs exemples d’applications vulnérables. Nous avons aussi développé une plateforme expérimentale intégrant le nouveau scanner de vulnérabilités, qui est destinée à évaluer l’efficacité de systèmes de détection d’intrusions pour des applications Web dans un contexte qui soit représentatif des menaces auxquelles ces applications seront confrontées en opération. Cette plateforme intègre plusieurs outils qui ont été conçus pour automatiser le plus possible les campagnes d’évaluation. Cette plateforme a été utilisée en particulier pour évaluer deux techniques de détection d’intrusions développées par nos partenaires dans le cadre d’un projet de coopération financé par l’ANR, le projet DALI. / With the increasing development of Internet, Web applications have become increasingly vulnerable and exposed to malicious attacks that could affect essential properties such as confidentiality, integrity or availability of information systems. To cope with these threats, it is necessary to develop efficient security protection mechanisms and testing techniques (firewall, intrusion detection system,Web scanner, etc..). The question that arises is how to evaluate the effectiveness of such mechanisms and what means can be implemented to analyze their ability to correctly detect attacks against Webapplications.This thesis presents a new methodology, based on web pages clustering, that is aimed at identifying the vulnerabilities of a Web application following a black box analysis of the target application. Each identified vulnerability is actually exploited to ensure that the identified vulnerability does not correspond to a false positive. The proposed approach can also highlight different potential attack scenarios including the exploitation of several successive vulnerabilities, taking into account explicitly the dependencies between these vulnerabilities. We have focused in particular on code injection vulnerabilities, such asSQL injections. The proposed method led to the development of a new Web vulnerability scanner and has been validated experimentally based on various vulnerable applications.We have also developed an experimental platform integrating the new web vulnerability scanner, that is aimed at assessing the effectiveness of Web applications intrusion detection systems, in a context that is representative of the threats that such applications face in operation. This platform integrates several tools that are designed to automate as much as possible the evaluation campaigns. It has been used in particular to evaluate the effectiveness of two intrusion detection techniques that have been developed by our partners of the collaborative project DALI, funded by the ANR, the French National Research Agency

Face à l'explosion des nouvelles technologies (mobiles, capteurs, etc.), de grandes quantités de données localisées dans l'espace et dans le temps sont désormais disponibles. Les bases de données associées peuvent être qualifiées de bases de données spatio-temporelles car chaque donnée est décrite par une information spatiale (e.g. une ville, un quartier, une rivière, etc.) et temporelle (p. ex. la date d'un événement). Cette masse de données souvent hétérogènes et complexes génère ainsi de nouveaux besoins auxquels les méthodes d'extraction de connaissances doivent pouvoir répondre (e.g. suivre des phénomènes dans le temps et l'espace). De nombreux phénomènes avec des dynamiques complexes sont ainsi associés à des données spatio-temporelles. Par exemple, la dynamique d'une maladie infectieuse peut être décrite par les interactions entre les humains et le vecteur de transmission associé ainsi que par certains mécanismes spatio-temporels qui participent à son évolution. La modification de l'un des composants de ce système peut déclencher des variations dans les interactions entre les composants et finalement, faire évoluer le comportement global du système.Pour faire face à ces nouveaux enjeux, de nouveaux processus et méthodes doivent être développés afin d'exploiter au mieux l'ensemble des données disponibles. Tel est l'objectif de la fouille de données spatio-temporelles qui correspond à l'ensemble de techniques et méthodes qui permettent d'obtenir des connaissances utiles à partir de gros volumes de données spatio-temporelles. Cette thèse s'inscrit dans le cadre général de la fouille de données spatio-temporelles et l'extraction de motifs séquentiels. Plus précisément, deux méthodes génériques d'extraction de motifs sont proposées. La première permet d'extraire des motifs séquentiels incluant des caractéristiques spatiales. Dans la deuxième, nous proposons un nouveau type de motifs appelé "motifs spatio-séquentiels". Ce type de motifs permet d'étudier l'évolution d'un ensemble d'événements décrivant une zone et son entourage proche. Ces deux approches ont été testées sur deux jeux de données associées à des phénomènes spatio-temporels : la pollution des rivières en France et le suivi épidémiologique de la dengue en Nouvelle Calédonie. Par ailleurs, deux mesures de qualité ainsi qu'un prototype de visualisation de motifs sont été également proposés pour accompagner les experts dans la sélection des motifs d'intérêts. / Thanks to the new technologies (smartphones, sensors, etc.), large amounts of spatiotemporal data are now available. The associated database can be called spatiotemporal databases because each row is described by a spatial information (e.g. a city, a neighborhood, a river, etc.) and temporal information (e.g. the date of an event). This huge data is often complex and heterogeneous and generates new needs in knowledge extraction methods to deal with these constraints (e.g. follow phenomena in time and space).Many phenomena with complex dynamics are thus associated with spatiotemporal data. For instance, the dynamics of an infectious disease can be described as the interactions between humans and the transmission vector as well as some spatiotemporal mechanisms involved in its development. The modification of one of these components can trigger changes in the interactions between the components and finally develop the overall system behavior.To deal with these new challenges, new processes and methods must be developed to manage all available data. In this context, the spatiotemporal data mining is define as a set of techniques and methods used to obtain useful information from large volumes of spatiotemporal data. This thesis follows the general framework of spatiotemporal data mining and sequential pattern mining. More specifically, two generic methods of pattern mining are proposed. The first one allows us to extract sequential patterns including spatial characteristics of data. In the second one, we propose a new type of patterns called spatio-sequential patterns. This kind of patterns is used to study the evolution of a set of events describing an area and its near environment.Both approaches were tested on real datasets associated to two spatiotemporal phenomena: the pollution of rivers in France and the epidemiological monitoring of dengue in New Caledonia. In addition, two measures of quality and a patterns visualization prototype are also available to assist the experts in the selection of interesting patters.

VIRGO est un détecteur d'ondes gravitationnelles basé sur un interférom etre de Michelson<br />ayant des bras de 3 km de long. Cette thèse porte sur l'étude du système qui, en<br />mesurant la puissance du faisceau transmis par l'interféromètre, détecte le passage d'une<br />onde gravitationnelle.<br /><br /><br />Grâce à une simulation du détecteur, on montre que le filtrage du faisceau avec une<br />cavité optique permet d'améliorer la sensibilité de l'interféromètre. Les performances du<br />filtrage optique de cette cavité sont ensuite mesurées grâce à un interféromètre de test.<br />Un système de contrôle automatique de la longueur de la cavité est enfin présenté. Il est<br />basé sur l'analyse, grâce à une caméra CCD, de la forme du faisceau.<br /><br /><br />Le système de lecture du faisceau est ensuite étudié pour gérer la dynamique du signal<br />sans dégrader la sensibilité du détecteur. On définit en particulier la mise en forme du<br />signal venant de chaque photodiode avant sa numérisation. Une procédure de calibration<br />permettant de mesurer et de corriger en ligne les dispersions entre les canaux de lectures<br />est présentée.<br /><br /><br />La mesure du bruit du système de lecture permet d'estimer sa contribution à la sensibilité<br />du détecteur. Un algorithme de recherche de signaux produit par une coalescence<br />d'étoiles binaires est mis en place. Il est ensuite utilisé pour étudier l'influence du bruit<br />du système de détection dans ce type de recherche.

La force de Casimir, du nom du physicien qui prédit en 1948 l'existence de cette force attractive dans la configuration idéale de deux miroirs parfaits, plans et parallèles, est d'origine purement quantique. Elle résulte de l'existence des fluctuations quantiques de point zéro du champ électromagnétique et joue un rôle prépondérant dans le fonctionnement des nanosystèmes mécaniques en cours de développement et qui pourraient dans les années futures révolutionner l'industrie de la microélectronique. Pourtant, les effets correctifs liés à la conductivité des surfaces ou à l'empilement diélectrique des couches commencent seulement à être étudiés. L'objet du travail expérimental développé durant cette thèse a été la réalisation d'un appareil de mesure de forces faibles entre deux surfaces de tailles micrométriques en vue de l'étude de la force de Casimir. Nous avons adapté la technique mise au point au cours de la thèse de G. Jourdan à un environnement cryogénique afin d'atteindre les sensibilités en force requises pour l'étude de surfaces complexes. Ce manuscrit décrit ce nouvel appareil et ses performances. Nous avons ainsi étudié l'amortissement visqueux de notre sonde de force (un microlevier AFM avec une sphère collée à son extrêmité) engendré par le confinement du fluide environnant. A 4 K, nous avons mis en évidence des effets opto-mécaniques induits par le bruit laser. Enfin, nos premiers tests entre deux surfaces d'or de faible rugosité nous ont amenés à lutter contre une force parasite. Nous avons déterminé l'origine de cette force et réussi à la contrer. La force de Casimir entre une sphère en or et un échantillon de silicium a alors pu être mesurée.

Le contexte général de cette recherche concerne la sécurité active des piétons. De nombreux systèmes embarqués dans les véhicules sont actuellement développés afin de détecter un piéton sur la chaussée et d’éviter une collision soit par une manœuvre de freinage d’urgence soit par une manœuvre de déport. La plupart de ces systèmes d’aide à la conduite sont basés sur des systèmes de détection (caméras, radars, etc). Ils analysent la scène en temps réel, puis effectuent un traitement d’images dans le but d’identifier un potentiel danger. Or il apparaît difficile de déterminer la pertinence de ces systèmes en termes de sécurité routière. L’'objectif général de ce travail est ainsi d’estimer cette pertinence en confrontant les systèmes à de multiples configurations d’accidents réels. La méthodologie consiste à tester les systèmes de détection des piétons dans les configurations d’accidents reconstruits en les associant à la cinématique des véhicules. Le test de performance de ces systèmes a été alors réalisé en vérifiant leurs compatibilités au regard de la chronologie des accidents; i.e. vérifier la possibilité d’'évitement des accidents. À partir de ces reconstructions d’accidents réels, une analyse a été réalisée afin de dégager les enjeux au niveau spatio-temporelle qui influencent la sécurité primaire du piéton. / The scope of this research concerns pedestrian active safety. Several primary safety systems have been developed for vehicles in order to detect a pedestrian and to avoid an impact. These systems analyse the forward path of the vehicle through the processing of images from sensors. If a pedestrian is identified on the vehicle trajectory, these systems employ emergency braking and some systems may potentially employ emergency steering. Methods for assessing the effectiveness of these systems have been developed. But, it appears difficult to determine the relevance of these systems in terms of pedestrian protection. The general objective of this research was to test the response of these systems in many accident configurations.The methodology consisted of coupling the vehicle dynamic behaviour with a primary safety system in order to confront these systems to real accident configurations. The relevance of these systems is studied by verifying the feasibility of deploying an autonomous emergency manoeuvre during the timeline of the accident and according to the vehicle dynamic capabilities: i.e. verifying the possibilities in terms of crash avoidance. From these accident reconstructions and simulation, factors relevant to the primary safety of pedestrians were deduced.