Le but de cette thèse est de concevoir et mettre en œuvre une stratégie de renseignement sur les menaces cyber afin de soutenir les décisions stratégiques. L'alerte précoce et la détection des violations sont décisives, ce qui signifie que l'accent de la cyber sécurité a évolué vers l'intelligence des menaces. Pour cette raison, nous avons créé, analysé, mis en œuvre et testé deux solutions. La première solution agit comme un mécanisme prédictif et proactif. C'est un nouveau cadre utilisé pour analyser et évaluer quantitativement les vulnérabilités associées à un réseau de villes intelligentes. Cette solution utilise le modèle de chaîne de Markov pour déterminer le niveau de gravité de vulnérabilité le plus élevé d'un chemin d'attaque potentiel du réseau. Le niveau de gravité élevé amènera l'administrateur système à appliquer des mesures de sécurité appropriées à priori aux attaques. La deuxième solution agit comme un mécanisme défensif ou auto-protecteur. Ce cadre atténue les attaques par disponibilité zero-day basées sur Identification, Heuristics et Load Balancer dans un délai raisonnable. Ce mécanisme défensif a été proposé principalement pour atténuer les attaques par déni de service distribué (DDoS) car elles sont considérées comme l'une des attaques de disponibilité les plus sévères qui pourraient paralyser le réseau de la ville intelligente et provoquer une panne complète. Cette solution repose sur deux équilibreurs de charge dans lesquels le premier utilise une approche heuristique et le second agit comme une sauvegarde pour produire une solution dans un délai raisonnable. / The purpose of this thesis is to design and implement a cyber-threat intelligence strategy to support strategic decisions. Early warning and detection of breaches are decisive to being in a state of readiness, meaning that the emphasis of cybersecurity has changed to threat intelligence. For that reason, we created, analyzed, implemented, and tested two solutions. The first solution acts as a predictive and proactive mechanism. It is a novel framework used to analyze and evaluate quantitatively the vulnerabilities associated with a smart city network. This solution uses the Markov Chain Model to determine the highest vulnerability severity level of a potential attack path in the attacks graph of the network. High severity level of a potential attack path will lead the system administrator to apply appropriate security measures a priori to attacks occurrence. The second solution acts as a defensive or self-protective mechanism. This framework mitigates the zero-day availability attacks based on Identification, Heuristics and Load Balancer in a reasonable time frame. This defensive mechanism has been proposed mainly to mitigate Distributed Denial of Service (DDoS) attacks since they are considered one of the most severe availability attacks that could paralyze the smart city’s network and cause complete black out. This solution relies on two load balancers in which the first one uses a heuristic approach, and the second acts as a backup to produce a solution in a reasonable time frame.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2017LIL10103 |
| Date | 29 November 2017 |
| Creators | Semaan Nasr, Elie |
| Contributors | Lille 1, Shahrour, Isam |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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