En cette ère numérique, l’utilisation des documents papier s’avère peu pratique et inefficace, ce qui motive les sociétés à évoluer vers l’utilisation des documents électroniques (ou e-docs). Ce désir d’innover vers une opération sans papier peut améliorer l’efficacité et la qualité des services d’administrations publiques ou privées de manière à accélérer leurs activités et en même temps mieux satisfaire les besoins des clients. Cependant, cette pratique a créé des nouveaux besoins, tels que la signature numérique réelle de documents. Dans ce mémoire, nous avons proposé un nouveau schéma de signature numérique utilisant FIDO2, qui se trouve être une nouvelle norme d’authentification sécurisée en ligne basée sur la signature numérique. Le fait que FIDO2 soit un standard libre permet aux développeurs de logiciel et de matériel d’implémenter plus facilement leurs propres produits. Cela nous a inspiré à l’utiliser pour une fin de signature numérique, l’idée étant de remplacer le défi envoyé par le serveur avec le hash de e-docs et de l’envoyer à l’appareil du signataire afin que ce dernier signe avec sa clé privée. Comme dans le cas de l’infrastructure à clé publique, chaque utilisateur possédait une paire de clés, c’est-à-dire une clé privée et une clé publique. Un signataire doit confirmer son identification biométrique (empreinte digitale, reconnaissance faciale, voix, etc.) ou son code PIN pour accéder à la clé privée stockée localement sur son appareil et signer un document. Au cours de notre recherche, nous avons effectué plusieurs tests avec différents équipements (PC, USB FIDO, Smartphone) ainsi que différentes OS (Android, iOS, Windows). Les résultats de nos tests nous montrent que nous pouvons utiliser FIDO2 pour signer un document électronique. Cette nouvelle approche proposée peut être utilisée pour une signature face à face (en locale) ou à distance (en ligne). Le prototype développé pour la mise en œuvre de notre approche a été validé auprès d’usagers types (membres clients et conseillers) dans une entreprise. / In this digital era, the use of paper documents is impractical and inefficient, which motivates companies to move towards the use of electronic documents (or e-docs). This desire to innovate towards a paperless operation can improve the efficiency and quality of public or private administration services so as to speed up their activities and at the same time better meet customer needs. However, this practice has created new needs, such as the actual digital signature of documents. In this thesis, we have proposed a new digital signature scheme using FIDO2, which happens to be a new standard for secure online authentication based on digital signatures. The fact that FIDO2 is a free standard makes it easier for software and hardware developers to implement their own products. This inspired us to use it a digital signature purpose, the idea being, to replace the challenge sent by the server with the hash of e-docs and send it to the signer’s device so that the latter signs with his private key. As with public key infrastructure, each user had a key pair, that is, a private key and a public key. A signatory must confirm their biometric identification (fingerprint, facial recognition, voice, etc.) or PIN code to access the private key stored locally on their device and sign a document. During our research, we carried out several tests with different equipment (PC, USB FIDO, Smartphone) as well as different OS (Android, iOS, Windows). The results of our tests show us that we can use FIDO2 to sign an electronic document. This proposed new approach can be used for a face-to-face (local) or remote (online) signature. The prototype developed for the implementation of our approach has been validated with typical users (member-clients and advisers) in a company.

Cette thèse examine les problématiques de sécurité liées à la protection du routage dans les réseaux ad hoc (MANETs). La thèse classifie les différentes attaques qui peuvent être portées et examine en détail le cas du protocole OLSR (Optimized Link State Routing). Une architecture de sécurisation basée sur l'ajout d'une signature numérique est étudiée et proposée. D'autres contre-mesures plus élaborées sont également présentées. Ces dernières incluent: la réutilisation d'informations topologiques précédentes pour valider l'état de lien actuel, l'évaluation de la véridicité des messages par analyse croisée avec la position géographique d'un noeud, et la détection des comportements suspects à l'intérieur du réseau par le contrôle de cohérence des flux ou l'écoute passif. La thèse analyse aussi les problèmes pratiques liées à la choix de l'algorithme de signature et la distributions des clés cryptographiques, et propose aussi des parades même en présence de noeuds compromis.

Composantes sine qua non des contenus multimédias distribués et/ou partagés via un réseau, les techniques de fingerprinting permettent d'identifier tout contenu numérique à l'aide d'une signature (empreinte) de taille réduite, calculée à partir des données d'origine. Cette signature doit être invariante aux transformations du contenu. Pour des vidéos, cela renvoie aussi bien à du filtrage, de la compression, des opérations géométriques (rotation, sélection de sous-région... ) qu'à du sous-échantillonnage spatio-temporel. Dans la pratique, c'est l'enregistrement par caméscope directement dans une salle de projection qui combine de façon non linéaire toutes les transformations pré-citées.Par rapport à l'état de l'art, sous contrainte de robustesse à l'enregistrement en salle de cinéma, trois verrous scientifiques restent à lever : (1) unicité des signatures, (2) appariement mathématique des signatures, (3) scalabilité de la recherche au regard de la dimension de la base de données.La principale contribution de cette thèse est de spécifier, concevoir, implanter et valider TrackART, une nouvelle méthode de traçage des contenus vidéo relevant ces trois défis dans un contexte de traçage de contenus cinématographiques.L'unicité de la signature est obtenue par sélection d'un sous-ensemble de coefficients d'ondelettes, selon un critère statistique de leurs propriétés. La robustesse des signatures aux distorsions lors de l'appariement est garantie par l'introduction d'un test statistique Rho de corrélation. Enfin, la méthode développée est scalable : l'algorithme de localisation met en œuvre une représentation auto-adaptative par sac de mots visuels. TrackART comporte également un mécanisme de synchronisation supplémentaire, capable de corriger automatiquement le jitter introduit par les attaques de désynchronisation variables en temps.La méthode TrackART a été validée dans le cadre d'un partenariat industriel, avec les principaux professionnels de l'industrie cinématographique et avec le concours de la Commission Technique Supérieure de l'Image et du Son. La base de données de référence est constituée de 14 heures de contenu vidéo. La base de données requête correspond à 25 heures de contenu vidéo attaqué, obtenues en appliquant neuf types de distorsion sur le tiers des vidéo de la base de référence.Les performances de la méthode TrackART ont été mesurées objectivement dans un contexte d'enregistrement en salle : la probabilité de fausse alarme est inférieure à 16*10^-6, la probabilité de perte inférieure à 0,041, la précision et le rappel sont égal à 93%. Ces valeurs représentent une avancée par rapport à l'état de l'art qui n'exhibe aucune méthode de traçage robuste à l'enregistrement en salle et valident une première preuve de concept de la méthodologie statistique développée.

La cryptographie à base de réseaux euclidiens est aujourd'hui un domaine scientifique en pleine expansion et connait une évolution rapide et accélérée par l'attractivité du chiffrement complètement homomorphe ou des applications multilinéaires cryptographiques. Ses propriétés sont très attractives : une sécurité pouvant être réduite à la difficulté des pires cas de problèmes sur les réseaux euclidiens, une efficacité asymptotique quasi-optimale et une résistance présupposée aux ordinateurs quantiques. Cependant, on dénombre encore peu de résultats de recherche sur les constructions à visée pratique pour un niveau de sécurité fixé. Cette thèse s'inscrit dans cette direction et travaille à réduire l'écart entre la théorie et la pratique de la cryptographie à clé publique récente. Dans cette thèse, nous concevons et implémentons une signature numérique basée sur les réseaux euclidiens, deux schémas de chiffrement complètement homomorphe et des applications multilinéaires cryptographiques. Notre signature digitale ultra-performante, BLISS, ouvre la voie à la mise en pratique de la cryptographie à base de réseaux sur petites architectures et est un candidat sérieux à la cryptographie post-quantique. Nos schémas de chiffrement complètement homomorphes permettent d'évaluer des circuits non triviaux de manière compétitive. Finalement, nous proposons la première implémentation d'applications multilinéaires et réalisons, pour la première fois, un échange de clé non interactif entre plus de trois participants en quelques secondes.

Composantes sine qua non des contenus multimédias distribués et/ou partagés via un réseau, les techniques de fingerprinting permettent d'identifier tout contenu numérique à l'aide d'une signature (empreinte) de taille réduite, calculée à partir des données d'origine. Cette signature doit être invariante aux transformations du contenu. Pour des vidéos, cela renvoie aussi bien à du filtrage, de la compression, des opérations géométriques (rotation, sélection de sous-région… ) qu'à du sous-échantillonnage spatio-temporel. Dans la pratique, c'est l'enregistrement par caméscope directement dans une salle de projection qui combine de façon non linéaire toutes les transformations pré-citées.Par rapport à l'état de l'art, sous contrainte de robustesse à l'enregistrement en salle de cinéma, trois verrous scientifiques restent à lever : (1) unicité des signatures, (2) appariement mathématique des signatures, (3) scalabilité de la recherche au regard de la dimension de la base de données.La principale contribution de cette thèse est de spécifier, concevoir, implanter et valider TrackART, une nouvelle méthode de traçage des contenus vidéo relevant ces trois défis dans un contexte de traçage de contenus cinématographiques.L'unicité de la signature est obtenue par sélection d'un sous-ensemble de coefficients d'ondelettes, selon un critère statistique de leurs propriétés. La robustesse des signatures aux distorsions lors de l'appariement est garantie par l'introduction d'un test statistique Rho de corrélation. Enfin, la méthode développée est scalable : l'algorithme de localisation met en œuvre une représentation auto-adaptative par sac de mots visuels. TrackART comporte également un mécanisme de synchronisation supplémentaire, capable de corriger automatiquement le jitter introduit par les attaques de désynchronisation variables en temps.La méthode TrackART a été validée dans le cadre d'un partenariat industriel, avec les principaux professionnels de l'industrie cinématographique et avec le concours de la Commission Technique Supérieure de l'Image et du Son. La base de données de référence est constituée de 14 heures de contenu vidéo. La base de données requête correspond à 25 heures de contenu vidéo attaqué, obtenues en appliquant neuf types de distorsion sur le tiers des vidéo de la base de référence.Les performances de la méthode TrackART ont été mesurées objectivement dans un contexte d'enregistrement en salle : la probabilité de fausse alarme est inférieure à 16*10^-6, la probabilité de perte inférieure à 0,041, la précision et le rappel sont égal à 93%. Ces valeurs représentent une avancée par rapport à l'état de l'art qui n'exhibe aucune méthode de traçage robuste à l'enregistrement en salle et valident une première preuve de concept de la méthodologie statistique développée. / Sine qua non component of multimedia content distribution on the Internet, video fingerprinting techniques allow the identification of content based on digital signatures(fingerprints) computed from the content itself. The signatures have to be invariant to content transformations like filtering, compression, geometric modifications, and spatial-temporal sub-sampling/cropping. In practice, all these transformations are non-linearly combined by the live camcorder recording use case.The state-of-the-art limitations for video fingerprinting can be identified at three levels: (1) the uniqueness of the fingerprint is solely dealt with by heuristic procedures; (2) the fingerprinting matching is not constructed on a mathematical ground, thus resulting in lack of robustness to live camcorder recording distortions; (3) very few, if any, full scalable mono-modal methods exist.The main contribution of the present thesis is to specify, design, implement and validate a new video fingerprinting method, TrackART, able to overcome these limitations. In order to ensure a unique and mathematical representation of the video content, the fingerprint is represented by a set of wavelet coefficients. In order to grant the fingerprints robustness to the mundane or malicious distortions which appear practical use-cases, the fingerprint matching is based on a repeated Rho test on correlation. In order to make the method efficient in the case of large scale databases, a localization algorithm based on a bag of visual words representation (Sivic and Zisserman, 2003) is employed. An additional synchronization mechanism able to address the time-variants distortions induced by live camcorder recording was also designed.The TrackART method was validated in industrial partnership with professional players in cinematography special effects (Mikros Image) and with the French Cinematography Authority (CST - Commision Supérieure Technique de l'Image et du Son). The reference video database consists of 14 hours of video content. The query dataset consists in 25 hours of replica content obtained by applying nine types of distortions on a third of the reference video content. The performances of the TrackART method have been objectively assessed in the context of live camcorder recording: the probability of false alarm lower than 16 10-6, the probability of missed detection lower than 0.041, precision and recall equal to 0.93. These results represent an advancement compared to the state of the art which does not exhibit any video fingerprinting method robust to live camcorder recording and validate a first proof of concept for the developed statistical methodology.