L’aviation civile moderne dépend de plus en plus sur l’interconnexion de tous les acteurs qu’il soit avionneur, équipementier, contrôleur aérien, pilote, membre d’équipage ou compagnie aérienne. Ces dernières années, de nombreux travaux ont été réalisés dans le but de proposer des méthodes pour simplifier la tache des pilotes, de mieux contrôler et optimiser l’espace aérien, de faciliter la gestion des vols par les compagnies aériennes et d’optimiser les taches de maintenance entre les vols. De plus, les compagnies aériennes cherchent non seulement a offrir a ses passagers, de plus en plus exigeants, des services de divertissements, de messagerie et de navigation sur le Web mais également des services de connexion a Internet pour leurs propres appareils. Cette omniprésence de connectivité dans le domaine aéronautique a ouvert la voie a un nouvel ensemble de cyber-menaces. L’industrie doit donc être en mesure de déployer des mécanismes de sécurité qui permettent d’offrir les mêmes garanties que la sûreté de fonctionnement tout en permettant de répondre aux nombreux besoins fonctionnels de tous les acteurs. Malgré tout, il existe peu de solutions permettant l’analyse et la détection d’intrusion sur les systèmes avioniques embarqués. La complexité des mises a jour sur de tel système rend difficile l’utilisation de mécanismes strictement a base de signatures alors il est souhaitable que des mécanismes plus "intelligents", a l’abri de l’évolution des menaces, puissent être développés et mis en place. Cette thèse s’inscrit dans une démarche de mise en place de mécanismes de sécurité pour les communications entre le sol et l’avion, et plus particulièrement un système de détection d’intrusion pour le système de communication aéronautique ACARS visant a protéger les fonctions Air Traffic Control (ATC) et Aeronautical Operational Control (AOC) embarquées dans l’avion. Fonde sur la détection d’anomalie, un premier modèle propose permet de discriminer les messages ACARS anormaux a l’aide d’une technique empruntée a la classification de texte, les n-grammes. Un second modèle propose, également fonde sur la détection d’anomalie, permet de modéliser, a l’aide des chaines de Markov, l’ensemble des messages échanges entre le bord et le sol durant un vol complet permettant de détecter des messages ne faisant pas partie d’une communication normale. Une dernière contribution consiste en une alternative a la courbe ROC pour évaluer les performances d’un système de détection d’intrusion lorsque le jeu de données disponible contient seulement des instances normales. / Modern civil aviation is increasingly dependent on the interconnection of all players, be it aircraft manufacturers, air traffic controllers, pilots, crew members or airlines. In recent years, much work has been done to propose methods to simplify the task of pilots, to better control and optimize airspace, to facilitate the management of flights by airlines and to optimize the maintenance tasks between flights. In addition, airlines are seeking not only to provide more demanding passengers with entertainment, messaging and web browsing services, but also Internet connection services for their own devices. This omnipresence of connectivity in the aeronautical field has paved the way for a new set of cyber threats. The industry must therefore be able to deploy security mechanisms inline with safety requirements while allowing the many functional needs of all actors. Despite this, there are few solutions for intrusion detection and analysis on avionics systems. The complexity of updates on such a system makes it difficult to use strictly signature-based mechanisms, so it is desirable that more "smart" mechanisms, threats evolution proof, be developed and deployed. This thesis is part of an approach to put in place security mechanisms for communications between the ground and the airplane, and more particularly an intrusion detection system for the aeronautical communication system ACARS to protect the Air Traffic Control (ATC) and Aeronautical Operational Control (AOC) functions. Based on anomaly detection technique, a first proposed model makes it possible to discriminate the abnormal ACARS messages using a technique borrowed from the text classification, n-grams. A second proposed model, also based on anomaly detection technique, allows to model a sequence of messages, using Markov chains, exchanged between the ground and the airplane during a flight, allowing to detect messages not taking part of a normal communication. The last contribution consists of an alternative to the ROC curve to evaluate the performance of an intrusion detection system when the available data set contains only normal instances.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2017INPT0058 |
| Date | 28 June 2017 |
| Creators | Asselin, Eric |
| Contributors | Toulouse, INPT, Aguilar Melchor, Carlos, Jakllari, Gentian |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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