Dans cette thèse, nous abordons le problème de la modélisation et de la vérification de systèmes complexes présentant des comportements à la fois probabilistes et temporisés. La conception de tels systèmes est devenue de plus en plus complexe en raison de l’hétérogénéité des composants impliqués, l’incertitude découlant d’un environnement ouvert et les contraintes temps réelinhérentes à leurs domaines d’application. La gestion à la fois du logiciel et du matériel dans une vue unifiée tout en incluant des informations sur les performances (par exemple, temps de calcul et de communication, consommation d’énergie, etc.) devient indispensable. Construire et analyser des modèles de performance est d’une importance primordiale pour donner des garanties sur les exigences fonctionnelles et extra-fonctionnelles des systèmes, et permettre uneprise de décision fondée sur des mesures quantitatives dès les premières étapes de la conception.Cette thèse apporte plusieurs nouvelles contributions. Tout d’abord, nous introduisons un nouveau formalisme de modélisation appelé BIP stochastique et temps réel (SRT-BIP) pour la modélisation, la simulation et la génération de code de systèmes à base de composants. Ce formalisme hérite du framework BIP ses capacités de modélisation basées sur les composants et le temps réel et, en outre, il fournit des primitives pour exprimer des comportements stochastiquescomplexes.Deuxièmement, nous étudions des techniques d’apprentissage automatique pour faciliter la construction de modèles de performance. Nous proposons d’améliorer et d’adapter une procédure d’apprentissage présentée dans la littérature pour déduire des modèles stochastiques et temporisés à partir d’exécutions concrètes du système, et de les exprimer dans le formalisme SRT-BIP.Troisièmement, étant donné les modèles de performance dans SRT-BIP, nous explorons l’utilisation du model checking statistique (SMC) pour l’analyse d’exigences concernant la fonctionnalité et les performances du système. Pour ce faire, nous fournissons un framework complet, appelé SBIP, en tant qu’outil de support pour la modélisation, la simulation et l’analyse des systèmes SRT-BIP. SBIP est un environnement de développement intégré (IDE) qui implémente des algorithmes SMC pour des analyses quantitatives, qualitatives et d’événementsrares, en plus d’une procédure d’automatisation pour l’exploration des paramètres d’une propriété. Nous validons nos propositions sur des études de cas réels touchant à des domaines variés tels que les protocoles de communication, les systèmes concurrents et les systèmesembarqués.Enfin, nous étudions plus en détail l’intérêt du SMC lorsqu’il est inclus dans des méthodes d’analyse de système élaborées. Nous illustrons cela en proposant deux approches d’évaluation des risques. Dans la première approche, nous introduisons une méthodologie en spirale pour modéliser des systèmes résilients avec des composants FDIR que nous validons à travers l’évaluation de la sécurité du système de locomotion d’un rover d’exploration planétaire. La deuxième approche concerne l’évaluation des politiques de sécurité des organisations selon une approche de sécurité offensive. L’objectif est de synthétiser des configurations de défense efficaces contre des stratégies d’attaque optimisées (qui minimisent le coût d’attaque et maximisent la probabilité de succès). Ces stratégies d’attaque sont obtenues en combinant l’apprentissage de modèles et les méthodes méta-heuristiques, dans lesquels le SMC a le rôle principal d’évaluer et de prioriser les potentielles stratégies candidates. / In this thesis, we address the problem of modeling and verification of complex systems exhibiting both probabilistic and timed behaviors. Designing such systems has become increasingly complex due to the heterogeneity of the involved components, the uncertainty resulting from open environment and the real-time constraints inherent to their application domains. Handling both software and (abstraction of) hardware in a unified view while also including performanceinformation (e.g. computation and communication times, energy consumption, etc.) becomes a must. Building and analyzing performance models is of paramount importance in order to give guarantees on the functional and extra-functional system requirements and to make well-founded design decisions based on quantitative measures at early design stages.This thesis brings several new contributions. First, we introduce a new modeling formalism called Stochastic Real-Time BIP (SRT-BIP) for the modeling, the simulation and the code generation of component-based systems. This formalism inherits from the BIP framework its component-based and real-time modeling capabilities and, extends it by providing comprehensive primitives to express complex stochastic behaviors.Second, we investigate machine learning techniques to ease the construction of performance models. We propose to enhance and adapt a state-of-the-art learning procedure to infer stochastic real-time models from concrete system execution and to represent them in the SRT-BIP formalism.Third, given performance models in SRT-BIP, we explore the use of statistical Model Checking (SMC) for the anaysis of system’s functional and performance requirements. To do so, we provide a full framework, called SBIP, as a support tool for the modeling, simulation and analysis of SRT-BIP systems. SBIP is an Integrated Development Environment (IDE) that implements SMC algorithms for quantitative, qualitative and rare events analyses together with an automated exploring procedure for parameterized requirements. We validate our proposalson real-life case studies ranging from communication protocols and concurrent systems to embedded systems.Finally, we further investigate the interest of SMC when included in elaborated system analysis workflows. We illustrate this by proposing two risk assessment approaches. In the first approach, we introduce a spiral methodology to build resilient systems with FDIR components that we validate on the safety assessment of a planetary rover locomotion system. The second approach is concerned with the security assessment of organization’s defenses following an offensive security approach. The goal is to synthesize impactful defense configurations against optimized attack strategies (that minimize attack cost and maximize success probability). These attack strategies are obtained by combining model learning with meta heuristics, and where SMC is used to score and prioritize potential candidate strategies.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2019GREAM028 |
| Date | 28 June 2019 |
| Creators | Mediouni, Braham Lotfi |
| Contributors | Grenoble Alpes, Bensalem, Saddek |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
Page generated in 0.0035 seconds