Les réseaux de capteurs sans fil (RCSF) sont devenus un thème porteur aussi bien pour la recherche académique que pour les activités des services de R&D en raison de leur simplicité de déploiement et de leur potentiel applicatif dans des domaines très variés (militaire, environnemental, industriel). Un RCSF est composé d'un ensemble de noeuds devant être opérationnels et autonomes énergétiquement pour de longues périodes. De ce fait ils sont limités en capacité mémoire et de calcul, et contraint à exploiter une faible puissance de transmission, ce qui en limite leur portée et rend leur débit modeste. Le besoin de sécuriser les communications dans un RCSF dépend de la criticité des données échangées pour l'application supportée. La solution doit reposer sur des échanges sûrs, confidentiels et fiables. Pour assurer la sécurisation des échanges, des techniques de cryptographie existent dans la littérature. Conçues à l'origine pour des réseaux informatiques majoritairement câblés, elles se basent généralement sur des algorithmes complexes et gourmands en ressource. Dans le cadre de cette thèse, nous avons proposé, implémenté et évalué une architecture sécurisée et dynamique adaptée aux communications des RCSF. Elle permet de garantir et de maintenir la sécurité des communications durant toute la durée de vie d'un réseau multi-saut. Nous avons utilisé et adapté des algorithmes standards de cryptographie, tels que AES-CTR et la suite d'algorithmes basée sur ECC, qui permettent à notre architecture de résister à la majorité d'attaques. Nous avons quantifié le surcoût en temps de calcul et en occupation mémoire de notre solution. Les résultats d'implémentation de notre proposition sont issus de mesures réelles faites sur une maquette réalisée à partir de cartes TelosB.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00877033 |
| Date | 05 July 2013 |
| Creators | Mansour, Ismail |
| Publisher | Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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