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Contributions à la détection des comportements malhonnêtes dans les réseaux ad hoc AODV par analyse de la confiance implicite

La constante évolution des technologies de l'information et le penchant vers l'utilisation des machines sans fil qui se sont imposées ces dernières années ont fait émerger un nouveau type de réseaux : les réseaux sans-fil ad hoc, ou MANET (Mobile Ad hoc NETwork). Se souciant de pouvoir communiquer et de partager l'information dans n'importe quelle situation, les réseaux ad hoc sont des systèmes autonomes composés par un ensemble d'entités mobiles libres de se déplacer sans contraintes. Ces entités utilisent le médium radio pour communiquer et forment un réseau n'utilisant aucune infrastructure existante. Dans cette thèse, nous nous intéressons à sécuriser les protocoles de routage ad hoc en proposant des mécanismes de détection des actions malveillantes pour consolider les protocoles de routage et prévenir les futures attaques. Nous nous basons sur la confiance développée entre les entités pour bâtir un raisonnement sur le comportement des entités voisines. Ceci passe par une comparaison des messages échangés entre les entités du réseau ad hoc ou encore par l'analyse des incohérences dans les annonces et les ouvertures de routes afin de détecter la malhonnêteté ou la compromission d'une entité mobile. Nous choisissons d'appliquer cette approche sur le protocole réactif AODV. L'évaluation des performances de ce système de détection montre la pertinence du raisonnement sans pour autant influencer les performances du protocole. Une étude portant sur les cas de faux-positifs est aussi effectuée : nous proposons une solution pour les limiter en se basant sur le fait de ne prendre une décision que si l'entité est sûre de l'action malhonnête du voisin.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00660467
Date24 February 2011
CreatorsAyachi, Mohamed Ali
PublisherUniversité Rennes 1, Université Européenne de Bretagne
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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