La protection contre les codes malveillants représente un enjeu majeur. Il suffit de considérer les exemples récents des vers Conficker et Stuxnet pour constater que tout système d'information peut aujourd'hui être la cible de ce type d'attaques. C'est pourquoi, nous abordons dans cette thèse la menace représentée par les codes malveillants et plus particulièrement le cas du métamorphisme. Ce dernier constitue en effet l'aboutissement des techniques d'évolution de codes (" obfuscation ") permettant à un programme d'éviter sa détection. Pour aborder le métamorphisme nous adoptons une double problématique : dans une première partie, nous nous attachons à l'élaboration d'un moteur de métamorphisme afin d'en estimer le potentiel offensif. Pour cela, nous proposons une technique d'obscurcissement de code dont la transformation inverse est démontrée NP-complète dans le cadre de l'analyse statique. Ensuite, nous appliquons ce moteur sur une souche malveillante préalablement détectée afin d'évaluer les capacités des outils de détection actuels. Après cette première partie, nous cherchons ensuite à détecter, outre les variantes engendrées par notre moteur de métamorphisme, celles issues de codes malveillants connus. Pour cela, nous proposons une approche de détection dynamique s'appuyant sur la similarité comportementale entre programmes. Nous employons alors la complexité de Kolmogorov afin de définir une nouvelle mesure de similarité obtenue par compression sans perte. Finalement, un prototype de détection de code malveillant est proposé et évalué.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00660274 |
| Date | 01 April 2011 |
| Creators | Borello, Jean-Marie |
| Publisher | Université Rennes 1 |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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