le 21 avril 2021
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Publié le 28 avril 2021 Mis à jour le 5 mai 2021

Youssef Inedjaren : thèse soutenue avec succès !

Toutes nos félicitations à Youssef Inedjaren, qui a soutenu avec succès sa thèse de doctorat le 21 avril 2021.

Sa thèse de doctorat est intitulée :

« Contribution to the Intelligent Transportation System : Security of Communications in Vehicular Ad hoc Networks »
« Contribution au système de transport intelligent: sécurité des communications dans les réseaux Ad hoc véhiculaires »


DECRIPTION DE LA THÈSE DE DOCTORAT

FR // 
L’objectif principal de cette thèse est d’améliorer les performances des entités physiques et des communications au sein d’un ITS en termes de sécurité. Nous nous concentrons sur la fiabilité, la connectivité et l’attaque du trou noir. Nous étudions et proposons des solutions techniques à partir de la couche réseau qui jouent un rôle fondamental dans l’atténuation des défis créés par la nature de l’environnement véhiculaire.
Principalement, nos contributions sont de trois ordres. Premièrement, nous considérons les efforts visant à améliorer la fiabilité des communications dans les réseaux de véhicules. Ces efforts sont représentés par des protocoles proposés visant à assurer la livraison des messages au (x) destinataire (s). En nous concentrant sur les applications de sécurité, nous nous concentrons sur l’architecture de communication ETSI ITS, en appliquant la méthodologie Threat Vulnerability Risk Assessment (TVRA). Les résultats de notre analyse sont une liste de vulnérabilités avec leur niveau de risque de gravité. Deuxièmement, nous proposons le protocole FT-OLSR (Fuzzy Trust Optimized Link State Routing), qui est une nouvelle extension de sécurité du protocole OLSR existant. FT-OLSR est basé sur l’échange de messages de contrôle avec des voisins à un bond pour permettre à chaque véhicule de calculer le niveau de confiance de ses voisins en utilisant la logique floue. Enfin, nous proposons un système de gestion de la confiance décentralisé basé sur la blockchain. Ce système est basé sur le protocole FT-OLSR, qui utilise les messages de routage échangés (HELLO,TC) dans VANET, pour calculer les valeurs de confiance, puis détecter les véhicules du trou noir. Dans le schéma proposé, une fois que l’attaquant est identifié, il est isolé de la communication en partageant ces informations en toute sécurité sur le réseau à l’aide de la blockchain. En raison des ressources limitées des VANET, le modèle Proof-of-Trust (PoT) est inséré dans le FT-OLSR, au lieu d’utiliser Proof-of-Work ou Proof-of-Stake, dans lequel l’enjeu correspond à la valeur de confiance de chaque nœud mobile. L’algorithme de consensus PoT est utilisé pour élire les validateurs. Une fois qu’un attaquant est détecté, le validateur confirme l’intégrité du rapport
et crée un bloc contenant les informations des attaquants. Le bloc est diffusé sur le réseau et ajouté à la block chain locale de chaque véhicule. Par conséquent, si le même attaquant tente de communiquer à n’importe quel endroit du réseau, une seule recherche de la blockchain peut isoler l’attaquant.

EN //
The main objective of this thesis is to improve the performance of physical entities and communications within an ITS in terms of security. We focus on reliability, connectivity and black hole attack. We study and propose technical solutions from the network layer which play a fundamental role in mitigating the challenges created by the nature of the vehicular environment.
Mainly, our contributions are three folds. Firstly, we consider efforts to enhance the reliability for communication in vehicular networks. These efforts are represented by proposed protocols aiming to assure the delivery of messages to recipient(s). Focusing on safety applications, we focus on ETSI ITS communication architecture, by applying the Threat Vulnerability Risk Assessment (TVRA) methodology. The results of our analysis is a list of vulnerabilities with their risk level of seriousness. Secondly, we propose Fuzzy Trust Optimized Link State Routing (FT-OLSR) protocol, which is a new security extension of the existing OLSR protocol. FT-OLSR is based on exchanging control messages with one-hop neighbors to allow each vehicle to calculate the trust-level of its neighbors using fuzzy logic. Finally, we propose a decentralized block chain-Based Trust Management system. This system is based on the FT-OLSR protocol, that uses the exchanged routing messages (HELLO, TC) in VANET, to calculate Trust Values, then detect Black hole vehicles. In the proposed scheme, once the attacker is identified, it is isolated from the communication by sharing this information securely over the network using block chain. Owing to the fact of the limited resources in VANETs, The Proof-of-Trust (PoT) model is inserted into the FT-OLSR, instead of using Proof-of-Work or Proof-of-Stake, in which Stake is corresponding to the trust value of each mobile node. The PoT consensus algorithm is used to elect the validators. Once an attacker is detected, the validator confirms the integrity of the report and creates a block containing the attacker's information. The block is broadcast over the network and added to the local blockchain of each vehicle. Consequently, if the same attacker attempts to communicate at any location on the network, a single lookup of the block chain can isolate the attacker.


JURY D'EXAMEN

Cette thèse a été préparée au sein des laboratoires SATIE et QUARTZ à CY Tech – CY Cergy Paris Université et présentée devant le jury d'examen composé de :
  • Rapporteur : André-Luc BEYLOT, Professeur à l’INP / ENSEEIHT, CNRS-IRIT Lab, Toulouse
  • Rapporteur : Abdelaali CHAOUB, Professeur à l'Institut National des Postes et Télécommunications (INPT), STRS, Maroc
  • Examinateur : Malek GHANES, Professeur à Centrale Nantes (CN), CNRS-LS2N Lab
  • Examinateur : Mohamed-Cherif RAHAL, Directeur du domaine R&D interdisciplinaire à VEDECOM
  • Examinateur : Guillaume BOUFFARD, Chercheur à l’ANSSI, équipe Sécurité, DIENS, École normale supérieure-PSL Université
  • Directeur de thèse : Jean-Pierre BARBOT, Professeur ENSEA, CNRS- LS2N Nantes, Quartz
  • Encadrante : Besma ZEDDINI, Enseignante Chercheur, CNRS-SATIE, CY Tech – CY Cergy Paris Université
  • Encadrant : Mohamed Maachaoui, Enseignant Chercheur, QUARTZ, CY Tech – CY Cergy Paris Université