Dans cette thèse, nous dressons tout d'abord un bilan des différentes techniques d'identification de trafic et constatons l'absence de solution permettant une identification du trafic HTTPS à la fois précise et respectueuse de la vie privée des utilisateurs. Nous nous intéressons dans un premier temps à une technique récente, néanmoins déjà déployée, permettant la supervision du trafic HTTPS grâce à l'inspection du champ SNI, extension du protocole TLS. Nous montrons que deux stratégies permettent de contourner cette méthode. Comme remédiation, nous proposons une procédure de vérification supplémentaire basée sur un serveur DNS de confiance. Les résultats expérimentaux montrent que cette solution pragmatique est efficace. Ensuite, nous proposons une architecture qui permet l'identification des services dans le trafic HTTPS, en se basant sur l'apprentissage automatique. Nous avons ainsi défini un nouvel ensemble de caractéristiques statistiques combinées avec une identification à deux niveaux, identifiant d'abord le fournisseur de services, puis le service, selon notre évaluation à partir de trafic réel. Enfin, nous améliorons cette architecture afin de permettre l'identification du trafic en temps réel en ne considérant que les premiers paquets des flux plutôt que leur totalité. Pour évaluer notre approche, nous avons constitué un dataset comportant les flux complets de chargement des principaux sites web et l'avons rendu public pour comparaison. Nous présentons également un prototype de logiciel reconstituant les flux HTTPS en temps réel puis les identifiant / In this thesis, we provide a privacy preserving for monitoring HTTPS services. First, we first investigate a recent technique for HTTPS services monitoring that is based on the Server Name Indication (SNI) field of the TLS handshake. We show that this method has many weakness, which can be used to cheat monitoring solutions.To mitigate this issue, we propose a novel DNS-based approach to validate the claimed value of SNI. The evaluation show the ability to overcome the shortage. Second, we propose a robust framework to identify the accessed HTTPS services from a traffic dump, without relying neither on a header field nor on the payload content. Our evaluation based on real traffic shows that we can identify encrypted HTTPS services with high accuracy. Third, we have improved our framework to monitor HTTPS services in real-time. By extracting statistical features over the TLS handshake packets and a few application data packets, we can identify HTTPS services very early in the session. The obtained results and a prototype implementation show that our method offers good identification accuracy, high HTTPS flow processing throughput, and a low overhead delay
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2017LORR0029 |
| Date | 03 May 2017 |
| Creators | Shbair, Wazen M. |
| Contributors | Université de Lorraine, Chrisment, Isabelle, Cholez, Thibault |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
Page generated in 0.0021 seconds