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Tesis sobre el tema "Détection de logiciels malveillants"

Autor: Grafiati

Publicado: 25 de mayo de 2024

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Thierry, Aurélien. "Désassemblage et détection de logiciels malveillants auto-modifiants." Thesis, Université de Lorraine, 2015. http://www.theses.fr/2015LORR0011/document.

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Resumen

Cette thèse porte en premier lieu sur l'analyse et le désassemblage de programmes malveillants utilisant certaines techniques d'obscurcissement telles que l'auto-modification et le chevauchement de code. Les programmes malveillants trouvés dans la pratique utilisent massivement l'auto-modification pour cacher leur code utile à un analyste. Nous proposons une technique d'analyse hybride qui utilise une trace d'exécution déterminée par analyse dynamique. Cette analyse découpe le programme auto-modifiant en plusieurs sous-parties non auto-modifiantes que nous pouvons alors étudier par analyse statique en utilisant la trace comme guide. Cette seconde analyse contourne d'autres techniques de protection comme le chevauchement de code afin de reconstruire le graphe de flot de contrôle du binaire analysé. Nous étudions également un détecteur de programmes malveillants, fonctionnant par analyse morphologique : il compare les graphes de flot de contrôle d'un programme à analyser à ceux de programmes connus comme malveillants. Nous proposons une formalisation de ce problème de comparaison de graphes, des algorithmes permettant de le résoudre efficacement et détaillons des cas concrets d'application à la détection de similarités logicielles This dissertation explores tactics for analysis and disassembly of malwares using some obfuscation techniques such as self-modification and code overlapping. Most malwares found in the wild use self-modification in order to hide their payload from an analyst. We propose an hybrid analysis which uses an execution trace derived from a dynamic analysis. This analysis cuts the self-modifying binary into several non self-modifying parts that we can examine through a static analysis using the trace as a guide. This second analysis circumvents more protection techniques such as code overlapping in order to recover the control flow graph of the studied binary. Moreover we review a morphological malware detector which compares the control flow graph of the studied binary against those of known malwares. We provide a formalization of this graph comparison problem along with efficient algorithms that solve it and a use case in the software similarity field

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Palisse, Aurélien. "Analyse et détection de logiciels de rançon." Thesis, Rennes 1, 2019. http://www.theses.fr/2019REN1S003/document.

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Resumen

La thèse s'intéresse aux logiciels de rançon, présente une plateforme d'analyse automatique et propose des contre-mesures. Nos contre-mesures sont conçues pour être temps réel et déployées sur une machine, c'est-à-dire ''End-Hosts''. En 2013 les logiciels de rançon font de nouveau parler d'eux, pour finalement devenir une des menaces les plus sérieuses à partir de 2015. Un état de l'art détaillé des contre-mesures existantes est fourni. On peut ainsi situer les contributions de cette thèse par rapport à la littérature. Nous présentons également une plateforme d'analyse automatique de logiciels malveillants composée de machines nues. L'objectif est de ne pas altérer le comportement des échantillons analysés. Une première contre-mesure basée sur l'utilisation d'une librairie cryptographique par les logiciels de rançon est proposée. Celle-ci peut être facilement contournée. Nous proposons donc une seconde contre-mesure générique et agnostique. Cette fois, des indicateurs de compromission sont utilisés pour analyser le comportement des processus sur le système de fichiers. Nous détaillons comment de manière empirique nous avons paramétré cette contre-mesure pour la rendre~: utilisable et efficace. Un des challenges de cette thèse étant de faire concilier performance, taux de détection et un faible taux de faux positifs. Enfin, les résultats d'une expérience utilisateur sont présentés. Cette expérience analyse le comportement des utilisateurs face à une menace. En dernière partie, nous proposons des améliorations à nos contributions mais aussi des pistes à explorer This phD thesis takes a look at ransomware, presents an autonomous malware analysis platform and proposes countermeasures against these types of attacks. Our countermeasures are real-time and are deployed on a machine (i.e., end-hosts). In 2013, the ransomware become a hot subject of discussion again, before becoming one of the biggest cyberthreats beginning of 2015. A detailed state of the art for existing countermeasures is included in this thesis. This state of the art will help evaluate the contribution of this thesis in regards to the existing current publications. We will also present an autonomous malware analysis platform composed of bare-metal machines. Our aim is to avoid altering the behaviour of analysed samples. A first countermeasure based on the use of a cryptographic library is proposed, however it can easily be bypassed. It is why we propose a second generic and agnostic countermeasure. This time, compromission indicators are used to analyse the behaviour of process on the file system. We explain how we configured this countermeasure in an empiric way to make it useable and effective. One of the challenge of this thesis is to collate performance, detection rate and a small amount of false positive. To finish, results from a user experience are presented. This experience analyses the user's behaviour when faced with a threat. In the final part, I propose ways to enhance our contributions but also other avenues that could be explored

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Khoury, Raphaël. "Détection du code malicieux : système de type à effets et instrumentation du code." Thesis, Université Laval, 2005. http://www.theses.ulaval.ca/2005/23250/23250.pdf.

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Resumen

Ce mémoire traite en premier lieu des avantages et des désavantages des différentes approches visant à assurer la sûreté et la sécurité des logiciels. En second lieu, il présente une nouvelle approche pour combiner l'analyse statique et l'analyse dynamique afin de produire une architecture de sécurité plus puissante. Les premiers chapitres du mémoire comportent une revue analytique des différentes approches statiques, dynamiques et hybrides qui peuvent être utilisées afin de sécuriser le code potentiellement malicieux. L'exposé identifie alors les avantages et les inconvénients de chaque approche ainsi que le champ des politiques de sécurité dans lesquels on peut l'appliquer. Le dernier chapitre traite de la possibilité de combiner l'analyse statique et l'analyse dynamique par une nouvelle approche hybride. Cette approche consiste à instrumenter le code seulement là où c'est nécessaire pour assurer satisfaire une politique de sécurité définie par l'usager et exprimée en un ensemble de propriétés exprimées μ-calcul modal. Cette instrumentation est guidée par une analyse statique effectuée à priori et basée sur un système de type à effets. Les effets représentent les accès aux ressources protégées du système. The purpose of this thesis is twofold. In the first place it presents a comparative study of the advantages and drawbacks of several approaches to insure software safety and security. It then focuses more particularly on combining static analyses and dynamic monitoring in order to produce a more powerful security architecture. The first chapters of the thesis present an analytical review of the various static, dynamic and hybrid approaches that can be used to secure a potentially malicious code. The advantages and drawbacks of each approach are thereby analyzed and the field of security properties that can be enforced by using it are identified. The thesis then focuses on the possibility of combining static and dynamic analysis through a new hybrid approach. This approach consists in a code instrumentation, that only alters those parts of a program where it is necessary to do so to insure the respect of a user-defined security policy expressed in a set of modal μ-calculus properties. this instrumentation is guided by a static analysis based on a type and effect system. The effects represent the accesses made to pretested system ressources.

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Lespérance, Pierre-Luc. "Détection des variations d'attaques à l'aide d'une logique temporelle." Thesis, Université Laval, 2006. http://www.theses.ulaval.ca/2006/23481/23481.pdf.

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Resumen

La principale contribution de ce travail est de proposer une nouvelle logique, inspirée de la logique temporelle linéaire, qui permet d'améliorer les techniques standard de détection d'intrusions utilisant l'approche par scénarios, avec la possibilité de détecter des variantes d'attaques connues. La logique suggées pourrait trouver une trace de paquets qui correspondent, même partiellement avec une distance calculée, avec la formule qui décrit l'attaque. La deuxième partie consistera à décrire son implémentation et de montrer la contribution pour augmenter la performance et l'expressivité des règles des systèmes de détection d'intrusions et plus précisément, du système Snort.

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Ta, Thanh Dinh. "Modèle de protection contre les codes malveillants dans un environnement distribué." Thesis, Université de Lorraine, 2015. http://www.theses.fr/2015LORR0040/document.

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Resumen

La thèse contient deux parties principales: la première partie est consacrée à l’extraction du format des messages, la deuxième partie est consacrée à l’obfuscation des comportements des malwares et la détection. Pour la première partie, nous considérons deux problèmes: "la couverture des codes" et "l’extraction du format des messages". Pour la couverture des codes, nous proposons une nouvelle méthode basée sur le "tainting intelligent" et sur l’exécution inversée. Pour l’extraction du format des messages, nous proposons une nouvelle méthode basée sur la classification de messages en utilisant des traces d’exécution. Pour la deuxième partie, les comportements des codes malveillants sont formalisés par un modèle abstrait pour la communication entre le programme et le système d’exploitation. Dans ce modèle, les comportements du programme sont des appels systèmes. Étant donné les comportements d’un programme bénin, nous montrons de façon constructive qu’il existe plusieurs programmes malveillants ayant également ces comportements. En conséquence, aucun détecteur comportemental n’est capable de détecter ces programmes malveillants The thesis consists in two principal parts: the first one discusses the message for- mat extraction and the second one discusses the behavioral obfuscation of malwares and the detection. In the first part, we study the problem of “binary code coverage” and “input message format extraction”. For the first problem, we propose a new technique based on “smart” dynamic tainting analysis and reverse execution. For the second one, we propose a new method using an idea of classifying input message values by the corresponding execution traces received by executing the program with these input values. In the second part, we propose an abstract model for system calls interactions between malwares and the operating system at a host. We show that, in many cases, the behaviors of a malicious program can imitate ones of a benign program, and in these cases a behavioral detector cannot distinguish between the two programs

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El, Hatib Souad. "Une approche sémantique de détection de maliciel Android basée sur la vérification de modèles et l'apprentissage automatique." Master's thesis, Université Laval, 2020. http://hdl.handle.net/20.500.11794/66322.

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Resumen

Le nombre croissant de logiciels malveillants Android s’accompagne d’une préoccupation profonde liée aux problèmes de la sécurité des terminaux mobiles. Les enjeux deviennent sans conteste de plus en plus importants, suscitant ainsi beaucoup d’attention de la part de la communauté des chercheurs. En outre, la prolifération des logiciels malveillants va de pair avec la sophistication et la complexité de ces derniers. En effet, les logiciels malveillants plus élaborés, tels que les maliciels polymorphes et métamorphiques, utilisent des techniques d’obscurcissement du code pour créer de nouvelles variantes qui préservent la sémantique du code original tout en modifiant sa syntaxe, échappant ainsi aux méthodes de détection usuelles. L’ambition de notre recherche est la proposition d’une approche utilisant les méthodes formelles et l’apprentissage automatique pour la détection des maliciels sur la plateforme Android. L’approche adoptée combine l’analyse statique et l’apprentissage automatique. En effet, à partir des applications Android en format APK, nous visons l’extraction d’un modèle décrivant de manière non ambiguë le comportement de ces dernières. Le langage de spécification formelle choisi est LNT. En se basant sur le modèle généré, les comportements malicieux exprimés en logique temporelle sont vérifiés à l’aide d’un vérificateur de modèle. Ces propriétés temporelles sont utilisées comme caractéristiques par un algorithme d’apprentissage automatique pour classifier les applications Android. The ever-increasing number of Android malware is accompanied by a deep concern about security issues in the mobile ecosystem. Unquestionably, Android malware detection has received much attention in the research community and therefore it becomes a crucial aspect of software security. Actually, malware proliferation goes hand in hand with the sophistication and complexity of malware. To illustrate, more elaborated malware like polymorphic and metamorphic malware, make use of code obfuscation techniques to build new variants that preserve the semantics of the original code but modify it’s syntax and thus escape the usual detection methods. In the present work, we propose a model-checking based approach that combines static analysis and machine learning. Mainly, from a given Android application we extract an abstract model expressed in terms of LNT, a process algebra language. Afterwards, security related Android behaviours specified by temporal logic formulas are checked against this model, the satisfaction of a specific formula is considered as a feature, finally machine learning algorithms are used to classify the application as malicious or not.

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Beaucamps, Philippe. "Analyse de Programmes Malveillants par Abstraction de Comportements." Phd thesis, Institut National Polytechnique de Lorraine - INPL, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00646395.

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Resumen

L'analyse comportementale traditionnelle opère en général au niveau de l'implantation du comportement malveillant. Pourtant, elle s'intéresse surtout à l'identification d'un comportement donné, indépendamment de sa mise en œuvre technique, et elle se situe donc plus naturellement à un niveau fonctionnel. Dans cette thèse, nous définissons une forme d'analyse comportementale de programmes qui opère non pas sur les interactions élémentaires d'un programme avec le système mais sur la fonction que le programme réalise. Cette fonction est extraite des traces d'un programme, un procédé que nous appelons abstraction. Nous définissons de façon simple, intuitive et formelle les fonctionnalités de base à abstraire et les comportements à détecter, puis nous proposons un mécanisme d'abstraction applicable à un cadre d'analyse statique ou dynamique, avec des algorithmes pratiques à complexité raisonnable, enfin nous décrivons une technique d'analyse comportementale intégrant ce mécanisme d'abstraction. Notre méthode est particulièrement adaptée à l'analyse des programmes dans des langages de haut niveau ou dont le code source est connu, pour lesquels l'analyse statique est facilitée : les programmes conçus pour des machines virtuelles comme Java ou .NET, les scripts Web, les extensions de navigateurs, les composants off-the-shelf. Le formalisme d'analyse comportementale par abstraction que nous proposons repose sur la théorie de la réécriture de mots et de termes, les langages réguliers de mots et de termes et le model checking. Il permet d'identifier efficacement des fonctionnalités dans des traces et ainsi d'obtenir une représentation des traces à un niveau fonctionnel ; il définit les fonctionnalités et les comportements de façon naturelle, à l'aide de formules de logique temporelle, ce qui garantit leur simplicité et leur flexibilité et permet l'utilisation de techniques de model checking pour la détection de ces comportements ; il opère sur un ensemble quelconque de traces d'exécution ; il prend en compte le flux de données dans les traces d'exécution ; et il permet, sans perte d'efficacité, de tenir compte de l'incertitude dans l'identification des fonctionnalités. Nous validons nos résultats par un ensemble d'expériences, menées sur des codes malicieux existants, dont les traces sont obtenues soit par instrumentation binaire dynamique, soit par analyse statique.

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Angoustures, Mark. "Extraction automatique de caractéristiques malveillantes et méthode de détection de malware dans un environnement réel." Electronic Thesis or Diss., Paris, CNAM, 2018. http://www.theses.fr/2018CNAM1221.

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Resumen

Pour faire face au volume considérable de logiciels malveillants, les chercheurs en sécurité ont développé des outils dynamiques automatiques d’analyse de malware comme la Sandbox Cuckoo. Ces types d’analyse sont partiellement automatiques et nécessite l’intervention d’un expert humain en sécurité pour détecter et extraire les comportements suspicieux. Afin d’éviter ce travail fastidieux, nous proposons une méthodologie pour extraire automatiquement des comportements dangereux données par les Sandbox. Tout d’abord, nous générons des rapports d’activités provenant des malware depuis la Sandbox Cuckoo. Puis, nous regroupons les malware faisant partie d’une même famille grâce à l’algorithme Avclass. Cet algorithme agrège les labels de malware donnés par VirusTotal. Nous pondérons alors par la méthode TF-IDF les comportements les plus singuliers de chaque famille de malware obtenue précédemment. Enfin, nous agrégeons les familles de malware ayant des comportements similaires par la méthode LSA.De plus, nous détaillons une méthode pour détecter des malware à partir du même type de comportements trouvés précédemment. Comme cette détection est réalisée en environnement réel, nous avons développé des sondes capables de générer des traces de comportements de programmes en exécution de façon continue. A partir de ces traces obtenues, nous construisons un graphe qui représente l’arbre des programmes en exécution avec leurs comportements. Ce graphe est mis à jour de manière incrémentale du fait de la génération de nouvelles traces. Pour mesurer la dangerosité des programmes, nous exécutons l’algorithme PageRank thématique sur ce graphe dès que celui-ci est mis à jour. L’algorithme donne un classement de dangerosité des processus en fonction de leurs comportements suspicieux. Ces scores sont ensuite reportés sur une série temporelle pour visualiser l’évolution de ce score de dangerosité pour chaque programme. Pour finir, nous avons développé plusieurs indicateurs d’alertes de programmes dangereux en exécution sur le système To cope with the large volume of malware, researchers have developed automatic dynamic tools for the analysis of malware like the Cuckoo sandbox. This analysis is partially automatic because it requires the intervention of a human expert in security to detect and extract suspicious behaviour. In order to avoid this tedious work, we propose a methodology to automatically extract dangerous behaviors. First of all, we generate activity reports from malware from the sandbox Cuckoo. Then, we group malware that are part of the same family using the Avclass algorithm. We then weight the the most singular behaviors of each malware family obtained previously. Finally, we aggregate malware families with similar behaviors by the LSA method.In addition, we detail a method to detect malware from the same type of behaviors found previously. Since this detection isperformed in real environment, we have developed probes capable of generating traces of program behaviours in continuous execution. From these traces obtained, we let’s build a graph that represents the tree of programs in execution with their behaviors. This graph is updated incrementally because the generation of new traces. To measure the dangerousness of programs, we execute the personalized PageRank algorithm on this graph as soon as it is updated. The algorithm gives a dangerousness ranking processes according to their suspicious behaviour. These scores are then reported on a time series to visualize the evolution of this dangerousness score for each program. Finally, we have developed several alert indicators of dangerous programs in execution on the system

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Angoustures, Mark. "Extraction automatique de caractéristiques malveillantes et méthode de détection de malware dans un environnement réel." Thesis, Paris, CNAM, 2018. http://www.theses.fr/2018CNAM1221.

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Calvet, Joan. "Analyse Dynamique de Logiciels Malveillants." Phd thesis, Université de Lorraine, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00922384.

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Resumen

L'objectif de cette thèse est le développement de méthodes de compréhension des logiciels malveillants, afin d'aider l'analyste humain à mieux appréhender cette menace. La première réalisation de cette thèse est une analyse à grande échelle et en profondeur des protections de logiciels malveillants. Plus précisément, nous avons étudié des centaines d'exemplaires de logiciels malveillants, soigneusement sélectionnés pour leur dangerosité. En mesurant de façon automatique un ensemble de caractéristiques originales, nous avons pu alors montrer l'existence d'un modèle de protection particulièrement prévalent dans ces programmes, qui est basé sur l'auto modification du code et sur une limite stricte entre code de protection et code utile. Ensuite, nous avons développé une méthode d'identification d'implémentations cryptographiques adaptée aux programmes en langage machine protégés. Nous avons validé notre approche en identifiant de nombreuses implémentations d'algorithmes cryptographiques -- dont la majorité sont complètement invisibles pour les outils existants --, et ceci en particulier dans des protections singulièrement obscures de logiciels malveillants. Finalement, nous avons développé ce qui est, à notre connaissance, le premier environnement d'émulation de réseaux de machines infectées avec plusieurs milliers de machines. Grâce à cela, nous avons montré que l'exploitation d'une vulnérabilité du protocole pair-à-pair du réseau Waledac permet de prendre son contrôle.

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Gu, Pengwenlong. "Détection des comportements malveillants dans les réseaux véhiculaires." Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2018. https://pastel.hal.science/tel-03689506.

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Resumen

Dans cette thèse, nous nous sommes concentrés sur deux problèmes majeurs de la couche PHY et de la couche d'application: les attaques jamming de radiofréquence et les attaques Sybil. En particulier, nous avons adopté trois méthodes différentes de machine learning pour la détection des nœuds Sybil: Distance based clustering, Support Vector Machine (SVM) et k-nearest neighbours (kNN). Basé sur la base de la variation entre les véhicules légitimes et les nœuds Sybil dans leurs formes de conduite, les nœuds virtuels inexistants peuvent être détectés. Pour les attaques jamming de radiofréquence, nous nous sommes concentrés sur la conception de contremesures pour le problème de brouillage du canal de contrôle dans les réseaux véhiculaires, ce qui est d'une importance vitale pour la sécurité des communications I2V. Ainsi, nous avons étendu les problèmes de jamming dans les scénarios RSU multi-antennes, dans lesquels la RSU peut desservir plusieurs groupes de véhicules simultanément à l'aide de la technique de beamforming multi-groupe et multi-cast . En guise de solution, nous proposons un système anti-jamming en deux étapes. Les véhicules qui ont décodé avec succès le signal reçu dans la première étape seront sélectionnés en tant que relais pour desservir en coopération les véhicules victimes dans la deuxième étape en utilisant les techniques coordonnées de beamforming sur une canal de service sans blocage This thesis has been dedicated to addressing the misbehaviour detection problem in vehicular networks. Specifically, we focus on two major issues in PHY layer and application layer respectively: Radio Frequency (RF) Jamming attacks and Sybil attacks. Specifically, we adopted three different machine learning methods including Distance based clustering, Support Vector Machine (SVM) and k-nearest neighbours (kNN) in Sybil nodes detection. Based on variation between benign vehicles and Sybil nodes in their driving patterns, the non-existent virtual nodes can be detected. For RF jamming attacks, we focused on the design of countermeasure for the control channel jamming issue in vehicular networks, which is of vital importance to the safety of I2V communications. We proposed to adopt the cooperative relaying techniques to address the control channel jamming problem in vehicular networks, which is based on the idea that the vehicles outside of the jamming area can serve as relays to help forward the control channel signal to the victim vehicles through other the jamming-free service channels. Thus, we extended the jamming issues in multi-antenna RSU scenarios, where the RSU can serve multiple groups of vehicles simultaneously using the multi-group multicast beamforming technique. As a solution, we propose a two stage anti-jamming scheme, whereby the vehicles who have successfully decoded the signal received in the first stage will be selected as relays to cooperatively serve the victim vehicles in the second stage using the coordinated beamforming techniques over a jamming-free service channel

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Darwaish, Asim. "Adversary-aware machine learning models for malware detection systems." Electronic Thesis or Diss., Université Paris Cité, 2022. http://www.theses.fr/2022UNIP7283.

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La popularisation des smartphones et leur caractère indispensable les rendent aujourd'hui indéniables. Leur croissance exponentielle est également à l'origine de l'apparition de nombreux logiciels malveillants et fait trembler le prospère écosystème mobile. Parmi tous les systèmes d'exploitation des smartphones, Android est le plus ciblé par les auteurs de logiciels malveillants en raison de sa popularité, de sa disponibilité en tant que logiciel libre, et de sa capacité intrinsèque à accéder aux ressources internes. Les approches basées sur l'apprentissage automatique ont été déployées avec succès pour combattre les logiciels malveillants polymorphes et évolutifs. Au fur et à mesure que le classificateur devient populaire et largement adopté, l'intérêt d'échapper au classificateur augmente également. Les chercheurs et les adversaires se livrent à une course sans fin pour renforcer le système de détection des logiciels malveillants androïd et y échapper. Afin de lutter contre ces logiciels malveillants et de contrer les attaques adverses, nous proposons dans cette thèse un système de détection de logiciels malveillants android basé sur le codage d'images, un système qui a prouvé sa robustesse contre diverses attaques adverses. La plateforme proposée construit d'abord le système de détection des logiciels malveillants android en transformant intelligemment le fichier Android Application Packaging (APK) en une image RGB légère et en entraînant un réseau neuronal convolutif (CNN) pour la détection des logiciels malveillants et la classification des familles. Notre nouvelle méthode de transformation génère des modèles pour les APK bénins et malveillants plus faciles à classifier en images de couleur. Le système de détection ainsi conçu donne une excellente précision de 99,37% avec un Taux de Faux Négatifs (FNR) de 0,8% et un Taux de Faux Positifs (FPR) de 0,39% pour les anciennes et les nouvelles variantes de logiciels malveillants. Dans la deuxième phase, nous avons évalué la robustesse de notre système de détection de logiciels malveillants android basé sur l'image. Pour valider son efficacité contre les attaques adverses, nous avons créé trois nouveaux modèles d'attaques. Notre évaluation révèle que les systèmes de détection de logiciels malveillants basés sur l'apprentissage les plus récents sont faciles à contourner, avec un taux d'évasion de plus de 50 %. Cependant, le système que nous avons proposé construit un mécanisme robuste contre les perturbations adverses en utilisant son espace continu intrinsèque obtenu après la transformation intelligente des fichiers Dex et Manifest, ce qui rend le système de détection difficile à contourner The exhilarating proliferation of smartphones and their indispensability to human life is inevitable. The exponential growth is also triggering widespread malware and stumbling the prosperous mobile ecosystem. Among all handheld devices, Android is the most targeted hive for malware authors due to its popularity, open-source availability, and intrinsic infirmity to access internal resources. Machine learning-based approaches have been successfully deployed to combat evolving and polymorphic malware campaigns. As the classifier becomes popular and widely adopted, the incentive to evade the classifier also increases. Researchers and adversaries are in a never-ending race to strengthen and evade the android malware detection system. To combat malware campaigns and counter adversarial attacks, we propose a robust image-based android malware detection system that has proven its robustness against various adversarial attacks. The proposed platform first constructs the android malware detection system by intelligently transforming the Android Application Packaging (APK) file into a lightweight RGB image and training a convolutional neural network (CNN) for malware detection and family classification. Our novel transformation method generates evident patterns for benign and malware APKs in color images, making the classification easier. The detection system yielded an excellent accuracy of 99.37% with a False Negative Rate (FNR) of 0.8% and a False Positive Rate (FPR) of 0.39% for legacy and new malware variants. In the second phase, we evaluate the robustness of our secured image-based android malware detection system. To validate its hardness and effectiveness against evasion, we have crafted three novel adversarial attack models. Our thorough evaluation reveals that state-of-the-art learning-based malware detection systems are easy to evade, with more than a 50% evasion rate. However, our proposed system builds a secure mechanism against adversarial perturbations using its intrinsic continuous space obtained after the intelligent transformation of Dex and Manifest files which makes the detection system strenuous to bypass

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Lemay, Frédérick. "Instrumentation optimisée de code pour prévenir l'exécution de code malicieux." Thesis, Université Laval, 2012. http://www.theses.ulaval.ca/2012/29030/29030.pdf.

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Merino, Laso Pedro. "Détection de dysfonctionements et d'actes malveillants basée sur des modèles de qualité de données multi-capteurs." Thesis, Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2017. http://www.theses.fr/2017IMTA0056/document.

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Resumen

Les systèmes navals représentent une infrastructure stratégique pour le commerce international et les activités militaires. Ces systèmes sont de plus en plus informatisés afin de réaliser une navigation optimale et sécurisée. Pour atteindre cet objectif, une grande variété de systèmes embarqués génèrent différentes informations sur la navigation et l'état des composants, ce qui permet le contrôle et le monitoring à distance. Du fait de leur importance et de leur informatisation, les systèmes navals sont devenus une cible privilégiée des pirates informatiques. Par ailleurs, la mer est un environnement rude et incertain qui peut produire des dysfonctionnements. En conséquence, la prise de décisions basée sur des fausses informations à cause des anomalies, peut être à l'origine de répercussions potentiellement catastrophiques.Du fait des caractéristiques particulières de ces systèmes, les méthodologies classiques de détection d'anomalies ne peuvent pas être appliquées tel que conçues originalement. Dans cette thèse nous proposons les mesures de qualité comme une potentielle alternative. Une méthodologie adaptée aux systèmes cyber-physiques a été définie pour évaluer la qualité des flux de données générés par les composants de ces systèmes. À partir de ces mesures, une nouvelle approche pour l'analyse de scénarios fonctionnels a été développée. Des niveaux d'acceptation bornent les états de normalité et détectent des mesures aberrantes. Les anomalies examinées par composant permettent de catégoriser les détections et de les associer aux catégories définies par le modèle proposé. L'application des travaux à 13 scénarios créés pour une plate-forme composée par deux cuves et à 11 scénarios pour deux drones aériens a servi à démontrer la pertinence et l'intérêt de ces travaux Naval systems represent a strategic infrastructure for international commerce and military activity. Their protection is thus an issue of major importance. Naval systems are increasingly computerized in order to perform an optimal and secure navigation. To attain this objective, on board vessel sensor systems provide navigation information to be monitored and controlled from distant computers. Because of their importance and computerization, naval systems have become a target for hackers. Maritime vessels also work in a harsh and uncertain operational environments that produce failures. Navigation decision-making based on wrongly understood anomalies can be potentially catastrophic.Due to the particular characteristics of naval systems, the existing detection methodologies can't be applied. We propose quality evaluation and analysis as an alternative. The novelty of quality applications on cyber-physical systems shows the need for a general methodology, which is conceived and examined in this dissertation, to evaluate the quality of generated data streams. Identified quality elements allow introducing an original approach to detect malicious acts and failures. It consists of two processing stages: first an evaluation of quality; followed by the determination of agreement limits, compliant with normal states to identify and categorize anomalies. The study cases of 13 scenarios for a simulator training platform of fuel tanks and 11 scenarios for two aerial drones illustrate the interest and relevance of the obtained results

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Nguyen, Huu vu. "On CARET model-checking of pushdown systems : application to malware detection." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2018. http://www.theses.fr/2018USPCC061/document.

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Cette thèse s'attaque au problème de détection de malware en utilisant des techniques de model-checking: les automates à pile sont utilisés pour modéliser les programmes binaires, et la logique CARET (et ses variantes) sont utilisées pour représenter les comportements malicieux. La détection de malware est alors réduite au problème de model-checking des automates à pile par rapport à ces logiques CARET. Cette thèse propose alors différents algorithmes de model-checking des automates à pile par rapport à ces logiques CARET et montre comment ceci peut s'appliquer pour la détection de malware The number of malware is growing significantly fast. Traditional malware detectors based on signature matching or code emulation are easy to get around. To overcome this problem, model-checking emerges as a technique that has been extensively applied for malware detection recently. Pushdown systems were proposed as a natural model for programs, since they allow to keep track of the stack, while extensions of LTL and CTL were considered for malicious behavior specification. However, LTL and CTL like formulas don't allow to express behaviors with matching calls and returns. In this thesis, we propose to use CARET (a temporal logic of calls and returns) for malicious behavior specification. CARET model checking for Pushdown Systems (PDSs) was never considered in the literature. Previous works only dealt with the model checking problem for Recursive State Machine (RSMs). While RSMs are a good formalism to model sequential programs written in structured programming languages like C or Java, they become non suitable for modeling binary or assembly programs, since, in these programs, explicit push and pop of the stack can occur. Thus, it is very important to have a CARET model checking algorithm for PDSs. We tackle this problem in this thesis. We reduce it to the emptiness problem of Büchi Pushdown Systems. Since CARET formulas for malicious behaviors are huge, we propose to extend CARET with variables, quantifiers and predicates over the stack. This allows to write compact formulas for malicious behaviors. Our new logic is called Stack linear temporal Predicate logic of CAlls and RETurns (SPCARET). We reduce the malware detection problem to the model checking problem of PDSs against SPCARET formulas, and we propose efficient algorithms to model check SPCARET formulas for PDSs. We implemented our algorithms in a tool for malware detection. We obtained encouraging results. We then define the Branching temporal logic of CAlls and RETurns (BCARET) that allows to write branching temporal formulas while taking into account the matching between calls and returns and we proposed model-checking algorithms of PDSs for BCARET formulas. Finally, we consider Dynamic Pushdown Networks (DPNs) as a natural model for multithreaded programs with (recursive) procedure calls and thread creation. We show that the model-checking problem of DPNs against CARET formulas is decidable

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Erhioui, Mourad Mohammed. "Détection statique de codes malicieux dans les logiciels commerciaux COTS." Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 2001. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk3/ftp04/MQ62061.pdf.

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Puodzius, Cassius. "Data-driven malware classification assisted by machine learning methods." Electronic Thesis or Diss., Rennes 1, 2022. https://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/3dabb48c-b635-46a5-bcbe-23992a2512ec.

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Historiquement, l'analyse des logiciels malveillants (ou MW) a fortement fait appel au savoir-faire humain pour la création manuelle de signatures permettant de détecter et de classer les MW. Cette procédure est très coûteuse et prend beaucoup de temps, ce qui ne permet pas de faire face aux scénario modernes de cybermenaces. La solution consiste à automatiser largement l'analyse des MW. Dans ce but, la classification des MW permet d'optimiser le traitement de grands corpus de MW en identifiant les ressemblances entre des instances similaires. La classification des MW est donc une activité clé liée à l'analyse des MW. Cette thèse aborde le problème de la classification des MW en adoptant une approche pour laquelle l'intervention humaine est évitée autant que possible. De plus, nous contournons la subjectivité inhérente à l'analyse humaine en concevant la classification uniquement à partir de données directement issues de l'analyse des MW, adoptant ainsi une approche dirigée par les données. Notre objectif est d'améliorer l'automatisation de l'analyse des MW et de la combiner avec des méthodes d'apprentissage automatique capables de repérer et de révéler de manière autonome des points communs imprévisibles au sein des données. Nous avons échelonné notre travail en trois étapes. Dans un premier temps, nous nous sommes concentrés sur l'amélioration de l'analyse des MW et sur son automatisation, étudiant de nouvelles façons d'exploiter l'exécution symbolique dans l'analyse des MW et développant un cadre d'exécution distribué pour augmenter notre puissance de calcul. Nous nous sommes ensuite concentrés sur la représentation du comportement des MW, en accordant une attention particulière à sa précision et à sa robustesse. Enfin, nous nous sommes focalisés sur le partitionnement des MW, en concevant une méthodologie qui qui ne restreint pas la combinaison des caractéristiques syntaxiques et comportementales, et qui monte bien en charge en pratique. Quant à nos principales contributions, nous revisitions l'usage de l'exécution symbolique pour l'analyse des MW en accordant une attention particulière à l'utilisation optimale des tactiques des solveurs SMT et aux réglages des hyperparamètres ; nous concevons un nouveau paradigme d'évaluation pour les systèmes d'analyse des MW ; nous formulons une représentation compacte du comportement sous la forme de graphe, ainsi qu'une fonction associée pour le calcul de la similarité par paire, qui est précise et robuste ; et nous élaborons une nouvelle stratégie de partitionnement des MW basée sur un partitionnement d'ensemble flexible en ce qui concerne la combinaison des caractéristiques syntaxiques et comportementales Historically, malware (MW) analysis has heavily resorted to human savvy for manual signature creation to detect and classify MW. This procedure is very costly and time consuming, thus unable to cope with modern cyber threat scenario. The solution is to widely automate MW analysis. Toward this goal, MW classification allows optimizing the handling of large MW corpora by identifying resemblances across similar instances. Consequently, MW classification figures as a key activity related to MW analysis, which is paramount in the operation of computer security as a whole. This thesis addresses the problem of MW classification taking an approach in which human intervention is spared as much as possible. Furthermore, we steer clear of subjectivity inherent to human analysis by designing MW classification solely on data directly extracted from MW analysis, thus taking a data-driven approach. Our objective is to improve the automation of malware analysis and to combine it with machine learning methods that are able to autonomously spot and reveal unwitting commonalities within data. We phased our work in three stages. Initially we focused on improving MW analysis and its automation, studying new ways of leveraging symbolic execution in MW analysis and developing a distributed framework to scale up our computational power. Then we concentrated on the representation of MW behavior, with painstaking attention to its accuracy and robustness. Finally, we fixed attention on MW clustering, devising a methodology that has no restriction in the combination of syntactical and behavioral features and remains scalable in practice. As for our main contributions, we revamp the use of symbolic execution for MW analysis with special attention to the optimal use of SMT solver tactics and hyperparameter settings; we conceive a new evaluation paradigm for MW analysis systems; we formulate a compact graph representation of behavior, along with a corresponding function for pairwise similarity computation, which is accurate and robust; and we elaborate a new MW clustering strategy based on ensemble clustering that is flexible with respect to the combination of syntactical and behavioral features

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Soury, Mariette. "Détection multimodale du stress pour la conception de logiciels de remédiation." Thesis, Paris 11, 2014. http://www.theses.fr/2014PA112278/document.

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Ces travaux de thèse portent sur la reconnaissance automatique du stress chez des humains en interaction dans des situations anxiogènes: prise de parole en public, entretiens et jeux sérieux à partir d'indices audio et visuels.Afin de concevoir des modèles de reconnaissance automatique du stress, nous utilisons : des indices audio calculés à partir de la voix des sujets, capturée par un micro cravate; et des indices visuels calculés soit à partir de l'expression faciale des sujets capturés par une webcam, soit à partir de la posture des sujets capturée par une Kinect. Une partie des travaux portent sur la fusion des informations apportées par les différentes modalités.L'expression et la gestion du stress sont influencées à la fois par des différences interpersonnelles (traits de personnalité, expériences passées, milieu culturel) et contextuelles (type de stresseur, enjeux de la situation). Nous évaluons le stress sur différents publics à travers des corpus de données collectés pendant la thèse: un public sociophobe en situation anxiogène, face à une machine et face à des humains; un public non pathologique en simulation d'entretien d'embauche; et un public non pathologique en interaction face à un ordinateur ou face au robot humanoïde Nao. Les comparaisons inter- individus, et inter-corpus révèlent la diversité de l'expression du stress.Une application de ces travaux pourrait être la conception d'outils thérapeutiques pour la maitrise du stress, notamment à destination des populations phobiques.Mots clé : stress, phobie sociale, détection multimodale du stress , indices audio du stress, indices faciaux du stress, indices posturaux du stress, fusion multimodale This thesis focuses on the automatic recognition of human stress during stress-inducing interactions (public speaking, job interview and serious games), using audio and visual cues.In order to build automatic stress recognition models, we used audio cues computed from subjects' voice captured via a lapel microphone, and visual cues computed either form subjects' facial expressions captured via a webcam, or subjects' posture captured via a Kinect. Part of this work is dedicated to the study of information fusion form those various modalities.Stress expression and coping are influenced both by interpersonal differences (personality traits, past experiences, cultural background) and contextual differences (type of stressor, situation's stakes). We evaluated stress in various populations in data corpora collected during this thesis: social phobics in anxiety-inducing situations in interaction with a machine and with humans; apathologic subjects in a mock job interview; and apathologic subjects interaction with a computer and with the humanoid robot Nao. Inter-individual and inter-corpora comparisons highlight the variability of stress expression.A possible application of this work could be the elaboration of therapeutic software to learn stress coping strategies, particularly for social phobics.Key words: stress, social phobia, multimodal stress detection, stress audio cues, stress facial cues, stress postural cues, multimodal fusion

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Herzog, Cédric. "Etude des malware évasifs : conception, protection et détection." Electronic Thesis or Diss., CentraleSupélec, 2022. http://www.theses.fr/2022CSUP0001.

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Il y a une confrontation permanente entre les malware et les antivirus conduisant les deux partie à évoluer continuellement. D’un côté, les antivirus mettent en place des solutions de plus en avancées et proposent des techniques de détection complexes venant s’ajouter à la classique détection par signature. Lorsqu’un nouveau malware est détecté, les antivirus conduisent des recherches plus approfondies afin de produire une signature et garder leur base de données à jour rapidement. Cette complexification conduit les antivirus à laisser des traces de leur présence sur les machines qu’ils protègent. D’un autre côté, des auteurs de malware souhaitant créer des malware durables à bas coûts peuvent quant à eux utiliser de simples méthodes permettant d’éviter une détection et une analyse approfondie par ces antivirus. Il est possible pour un malware de rechercher la présence de traces ou d’artéfacts laissés par les antivirus pour ensuite décider d’exécuter ou non leur charge malveillante. Nous désignons de tels programmes comme étant des malware évasifs. Cette thèse se concentre sur l’étude de malware évasifs ciblant le système d’exploitation Windows. Une première contribution vise à évaluer l’efficacité de techniques d’évasion contre un panel d’antivirus. Nous proposons par la suite une contre-mesure visant à stopper l’exécution de malware utilisant ce genre de techniques d’évasion en simulant les modifications faites par un antivirus dans le système d’exploitation. Ces leurres sont créés via l’instrumentation de l’API Windows à l’aide de Microsoft Detours. Nous évaluons cette contre-mesure sur quelques exemples de malwares évasifs récupérés dans la nature. Une seconde contribution a pour objectif de répondre à l’absence de dataset de malware évasifs. Pour cela, nous étiquetons un dataset de malware Windows existant de deux manières. Premièrement, à l’aide d’une détection automatique utilisant la contre-mesure issue de notre première contribution et deuxièmement, à l’aide d’un étiquetage collaboratif accessible publiquement There is a permanent confrontation between malware and antiviruses, leading both parties to evolve continuously. On the one hand, the antiviruses put in place solutions that are more and more advanced and propose complex detection techniques in addition to the classic signature detection. Once a new malware is detected, the antiviruses conduct deeper analysis to extract a signature and keep their database quickly updated. This complexification leads the antiviruses to leave traces of their presence on the machine they protect. On the other hand, malware authors willing to create long- lasting malware at a low cost can use simple techniques to avoid being deeply analyzed by these antiviruses. It is then possible for malware to search for the presence of traces or artifacts left by the antiviruses and then decide to execute or not their malicious payload. We define such software as being evasive malware. This thesis focuses on the study of evasive malware targeting the Windows operating system. A first contribution aims at evaluating the efficiency of evasion techniques against a panel of antiviruses. We then propose a countermeasure designed to stop the execution of the malware using this kind of technique by simulating the presence of the modifications made by the antiviruses within the operating system. These decoys are created by instrumenting the Windows API using Microsoft Detours. Finally, we evaluate this countermeasure on a few samples of malware collected in the wild. A second contribution aims at answering to the lack of a dataset of evasive malware. To do so, we label an existing dataset of Windows malware using two ways. First, with the help of an automatic detection that exploits the countermeasure we created, and second, thanks to collaborative labeling available on a public platform

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Lacasse, Alexandre. "Approche algébrique pour la prévention d'intrusions." Thesis, Université Laval, 2006. http://www.theses.ulaval.ca/2006/23379/23379.pdf.

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Dans ce travail, nous définissons une nouvelle algèbre de processus basée sur CCS. Cette algèbre, qui est destinée à la sécurisation formelle de réseaux, est munie d’un opérateur de surveillance qui permet de contrôler les entrées et les sorties d’un processus, ou d’un sous-processus, à l’image d’un pare-feu dans un réseau informatique. L’algèbre permet donc de modéliser des réseaux munis de moniteurs, et également, n’importe quel système communicant devant être contrôlé par des moniteurs. Avant d’entrer dans le vif du sujet, nous débutons par une revue des approches globales en détection d’intrusions, soient l’approche comportementale et l’approche par scénarios. Nous parcourons par la suite différents langages formels destinés à la modélisation de systèmes communicants, en prêtant une attention particulière aux algèbres de processus.

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Josse, Sébastien. "Analyse et détection dynamique de code viraux dans un contexte cryptographique (et application à l'évaluation de logiciel antivirus)." Palaiseau, Ecole polytechnique, 2009. http://www.theses.fr/2009EPXX0019.

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Cette thèse est consacrée à la problématique de l’évaluation des produits antivirus. L’utilisateur final d’un produit antivirus ne sait pas toujours quelle confiance il peut placer dans son produit antivirus pour parer convenablement la menace virale. Pour répondre à cette question, il est nécessaire de formuler la problématique de sécurité à laquelle doit répondre un tel produit et de disposer d’outils et de critères méthodologiques, techniques et théoriques permettant d’évaluer la robustesse des fonctions de sécurité et la pertinence des choix de conception au regard d’une menace virale identifiée. Je concentre mon analyse de la menace virale sur quelques mécanismes (mécanismes cryptographiques, transformations de programme) adaptés au contexte boîte blanche, i. E. Permettant à un virus de protéger ses données critiques en confidentialité et de masquer son fonctionnement dans un environnement complètement maîtrisé par l’attaquant. Une première étape incontournable avant toute organisation d’une ligne de défense consiste à analyser les virus, afin d’en comprendre le fonctionnement et les effets sur le système. Les méthodes et techniques de la rétro-ingénierie logicielle occupent ici - au côté des techniques de cryptanalyse - une place centrale. J’ai pris le parti de focaliser sur les méthodes dynamiques d’extraction d’information fondées sur une émulation du matériel supportant le système d’exploitation. L’évaluation d’un moteur de détection selon des critères objectifs requiert un effort de modélisation. J’étudie quelques modèles utilisés actuellement (grammaires formelles, interprétation abstraite, statistique). Chacun de ces modèles permet de formaliser certains aspects du problème de la détection virale. Je m’attache à l’étude des critères qu’il est possible de définir dans chacun de ces cadres formels et à leur utilisation pour partie des travaux d’évaluation d’un moteur de détection. Mes travaux m’ont conduit à la mise en oeuvre d’une approche méthodologique et d’une plate-forme de tests pour l’analyse de robustesse des fonctions et mécanismes d’un produit anti-virus. J’ai développé un outil d’analyse de code viral, appelé VxStripper, dont les fonctionnalités sont utiles à la réalisation de plusieurs des tests. Les outils formels sont utilisés pour qualifier en boîte blanche - ou sur la base des documents de conception détaillée - la conformité et l’efficacité d’un moteur de détection This thesis is devoted to the problem of anti-virus software evaluation. The end user of an anti-virus software package does not always know what confidence he can place in his product to counter effectively the viral threat. In order to answer this question, it is necessary to formulate the security issue which such a product must respond to and to have tools and methodological, technical and theoretical criteria for assessing the robustness of security functions and the relevance of design choices against an identified viral threat. I concentrate my analysis of the viral threat on a few mechanisms suited to the white box context, i. E. Allowing a virus to protect the confidentiality of its critical data and to mask its operations in an environment completely controlled by the attacker. A first mandatory step before any organization of a line of defense is to analyze viruses, in order to understand their operation and impact on the system. Software reverse-engineering methods and techniques occupy a central place here (alongside cryptanalysis methods). I basically focus on the dynamic methods of information extraction based on an emulation of the hardware supporting the operating system. The evaluation of a detection engine based on objective criteria requires an effort of modeling. I study a few models (formal grammars, abstract interpretation, statistics). Each of these models makes it possible to formalize some aspects of the viral detection problem. I make every effort to study the criteria it is possible to define in each of these formal frameworks and their use for part of the evaluation tasks of a detection engine. My work led me to implement a methodological approach and a testing platform for the robustness analysis of the functions and mechanisms of an anti-virus. I developed a tool to analyze viral code, called VxStripper, whose features are useful to several tests. The formal tools are used to qualify (on the basis of the detailed design information) compliance and effectiveness of a detection engine

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Lebel, Bernard. "Analyse de maliciels sur Android par l'analyse de la mémoire vive." Master's thesis, Université Laval, 2018. http://hdl.handle.net/20.500.11794/29851.

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Les plateformes mobiles font partie intégrante du quotidien. Leur flexibilité a permis aux développeurs d’applications d’y proposer des applications de toutes sortes : productivité, jeux, messageries, etc. Devenues des outils connectés d’agrégation d’informations personnelles et professionnelles, ces plateformes sont perçues comme un écosystème lucratif par les concepteurs de maliciels. Android est un système d’exploitation libre de Google visant le marché des appareils mobiles et est l’une des cibles de ces attaques, en partie grâce à la popularité de celuici. Dans la mesure où les maliciels Android constituent une menace pour les consommateurs, il est essentiel que la recherche visant l’analyse de maliciels s’intéresse spécifiquement à cette plateforme mobile. Le travail réalisé dans le cadre de cette maîtrise s’est intéressé à cette problématique, et plus spécifiquement par l’analyse de la mémoire vive. À cette fin, il a fallu s’intéresser aux tendances actuelles en matière de maliciels sur Android et les approches d’analyses statiques et dynamiques présentes dans la littérature. Il a été, par la suite, proposé d’explorer l’analyse de la mémoire vive appliquée à l’analyse de maliciels comme un complément aux approches actuelles. Afin de démontrer l’intérêt de l’approche pour la plateforme Android, une étude de cas a été réalisée où un maliciel expérimental a été conçu pour exprimer les comportements malicieux problématiques pour la plupart des approches relevées dans la littérature. Une approche appelée l’analyse différentielle de la mémoire vive a été présentée afin de faciliter l’analyse. Cette approche utilise le résultat de la différence entre les éléments présents après et avant le déploiement du maliciel pour réduire la quantité d’éléments à analyser. Les résultats de cette étude ont permis de démontrer que l’approche est prometteuse en tant que complément aux approches actuelles. Il est recommandé qu’elle soit le sujet d’études subséquentes afin de mieux détecter les maliciels sur Android et d’en automatiser son application. Mobile devices are at the core of modern society. Their versatility has allowed third-party developers to generate a rich experience for the user through mobile apps of all types (e.g. productivity, games, communications). As mobile platforms have become connected devices that gather nearly all of our personal and professional information, they are seen as a lucrative market by malware developers. Android is an open-sourced operating system from Google targeting specifically the mobile market and has been targeted by malicious activity due the widespread adoption of the latter by the consumers. As Android malwares threaten many consumers, it is essential that research in malware analysis address specifically this mobile platform. The work conducted during this Master’s focuses on the analysis of malwares on the Android platform. This was achieved through a literature review of the current malware trends and the approaches in static and dynamic analysis that exists to mitigate them. It was also proposed to explore live memory forensics applied to the analysis of malwares as a complement to existing methods. To demonstrate the applicability of the approach and its relevance to the Android malwares, a case study was proposed where an experimental malware has been designed to express malicious behaviours difficult to detect through current methods. The approach explored is called differential live memory analysis. It consists of analyzing the difference in the content of the live memory before and after the deployment of the malware. The results of the study have shown that this approach is promising and should be explored in future studies as a complement to current approaches.

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Jedidi, Hatem. "Outils logiciels pour la surveillance et la détection des fautes dans les systèmes distribués." Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 1997. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk2/tape16/PQDD_0031/MQ26579.pdf.

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Nisi, Dario. "Unveiling and mitigating common pitfalls in malware analysis." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS528.

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L'importance des systèmes informatiques dans les sociétés modernes ne cesse de croître, tout comme les dommages causés par les logiciels malveillants. L'industrie de la sécurité et les auteurs de logiciels malveillants se sont engagés dans une course aux armements, dans laquelle les premiers créent de meilleurs systèmes de détection tandis que les seconds tentent de les contourner. En fait, toute hypothèse erronée (aussi subtile soit-elle) dans la conception d'un outil anti-malware peut créer de nouvelles voies pour échapper à la détection. Cette thèse se concentre sur deux aspects souvent négligés des techniques modernes d'analyse des logiciels malveillants : l'utilisation d'informations au niveau de l'API pour coder le comportement malveillant et la réimplémentation des routines d'analyse des formats de fichiers exécutables dans les outils orientés sécurité. Nous montrons qu'il est possible de tirer parti de ces pratiques à grande échelle et de manière automatisée. En outre, nous étudions la possibilité de résoudre ces problèmes à la racine, en mesurant les difficultés que les architectes anti-malware peuvent rencontrer et en proposant des stratégies pour les résoudre As the importance of computer systems in modern-day societies grows, so does the damage that malicious software causes. The security industry and malware authors engaged in an arms race, in which the first creates better detection systems while the second try to evade them. In fact, any wrong assumption (no matter how subtle) in the design of an anti-malware tool may create new avenues for evading detection. This thesis focuses on two often overlooked aspects of modern malware analysis techniques: the use of API-level information to encode malicious behavior and the reimplementation of parsing routines for executable file formats in security-oriented tools. We show that taking advantage of these practices is possible on a large and automated scale. Moreover, we study the feasibility of fixing these problems at their roots, measuring the difficulties that anti-malware architects may encounter and providing strategies to solve them

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Vézina, Martin. "Développement de logiciels de thermographie infrarouge visant à améliorer le contrôle de la qualité de la pose de l’enrobé bitumineux." Mémoire, Université de Sherbrooke, 2014. http://hdl.handle.net/11143/5979.

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Les fissures et les nids-de-poule sont des défauts très présents sur les routes du réseau routier québécois. Un bon contrôle de la qualité lors de la pose de l’enrobé bitumineux permet de diminuer les risques d’apparition de ces défauts. Le ministère des Transports du Québec (MTQ) utilise la thermographie infrarouge afin de détecter les zones non conformes, soit celles qui deviendront des nids-de-poule ou des fissures. Des variations thermiques sur l’image infrarouge permettent la détection de ces zones. Toutefois, les logiciels utilisés par le MTQ ne sont pas appropriés pour détecter les zones non conformes. Ce mémoire présente deux méthodes de détection automatique des zones non conformes. La première permet l’analyse des images prises par une caméra thermique alors que la seconde permet d’analyser en continu les données provenant d’un scanneur infrarouge. Ces deux méthodes utilisent des techniques de segmentation afin de détecter les zones non conformes. Elles permettent l’analyse automatique des données sans qu’aucune intervention humaine ne soit nécessaire.

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Chentouf, Zohair. "Détection et résolution d'interactions de services pour la téléphonie IP basées sur des agents logiciels." Thèse, Université de Sherbrooke, 2005. http://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/1780.

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Plan de dissertation. Chaque chapitre présente, quand nécessaire, un survol de la littérature du sujet développé. Chapitre I. Introduit la thèse et décrit le contenu des autres chapitres. Chapitre II. Introduit la téléphonie Internet et les différents standards de protocoles et d’architectures en vigueur. Un intérêt supplémentaire est donné à SIP. Chapitre III. Traite de l’ouverture architecturale sous ses aspects de logique architecturale et de déploiement de services. Les différents modèles d ’architectures émergentes y sont également présentés. Chapitre IV. Le problème d’IS y est traité : une taxonomie des causes d’IS et des différentes méthodes et techniques utilisées pour leur traitement. On y présente également les spécificités du problème rencontrées dans l’architecture SIP. Chapitre V. On y introduit le langage FIML de traitement d ’IS, les types d’interactions qu’on considère et les éléments de la politique de résolution adoptée. Chapitre VI. Détaille le modèle architectural considéré, fruit de l’intégration d’agents de traitement d’IS au sein de l’architecture SIP. On y présente également un algorithme de traitement des différents types d’IS. Chapitre VII. On y présente les résultats d’expériences de détection et de résolution d’IS conduites sur une maquette d’architecture SIP implantée. Chapitre VIII. Conclut la thèse.

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Pellegrino, Giancarlo. "Détection d'anomalies logiques dans les logiciels d'entreprise multi-partis à travers des tests de sécurité." Thesis, Paris, ENST, 2013. http://www.theses.fr/2013ENST0064/document.

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Les logiciels multi-partis sont des applications distribuées sur le web qui mettent en oeuvre des fonctions collaboratives. Ces applications sont les principales cibles des attaquants qui exploitent des vulnérabilités logicielles dans le cadre d'activités malveillantes. Récemment, un type moins connu de vulnérabilité, les anomalies logiques, a attiré l'attention des chercheurs. Sur la base d'informations tirées de la documentation des applications, il est possible d'appliquer deux techniques de test: la vérification du modèle, autrement appelé ``model checking'', et les tests de sécurité de type ``boîte noire''. Le champs d'application du model checking ne prend pas en suffisamment en compte les implémentations actuelles, tandis que les tests de type boîte noire ne sont pas assez sophistiqués pour découvrir les vulnérabilités logique. Dans cette thèse, nous présentons deux techniques d'analyse modernes visant à résoudre les inconvénients de l'état de l'art. Pour commencer, nous présentons la vérification de deux protocoles de sécurité utilisant la technique du model checking. Ensuite, nous nous concentrons sur l'extension du model checking pour soutenir les tests automatisés d'implémentations. La seconde technique consiste en une analyse boîte noire qui combine l'inférence du modèle, l'extraction du processus et du flot de donnée, ainsi qu'une génération de tests basés sur les modèles d'attaque d'une application. En conclusion, nous discutons de l'application de techniques développées au cours de cette thèse sur des applications issues d'un contexte industrielle Multi-party business applications are distributed computer programs implementing collaborative business functions. These applications are one of the main target of attackers who exploit vulnerabilities in order to perform malicious activities. The most prevalent classes of vulnerabilities are the consequence of insufficient validation of the user-provided input. However, the less-known class of logic vulnerabilities recently attracted the attention of researcher. According to the availability of software documentation, two testing techniques can be used: design verification via model checking, and black-box security testing. However, the former offers no support to test real implementations and the latter lacks the sophistication to detect logic flaws. In this thesis, we present two novel security testing techniques to detect logic flaws in multi-party business applicatons that tackle the shortcomings of the existing techniques. First, we present the verification via model checking of two security protocols. We then address the challenge of extending the results of the model checker to automatically test protocol implementations. Second, we present a novel black-box security testing technique that combines model inference, extraction of workflow and data flow patterns, and an attack pattern-based test case generation algorithm. Finally, we discuss the application of the technique developed in this thesis in an industrial setting. We used these techniques to discover previously-unknown design errors in SAML SSO and OpenID protocols, and ten logic vulnerabilities in eCommerce applications allowing an attacker to pay less or shop for free

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Pellegrino, Giancarlo. "Détection d'anomalies logiques dans les logiciels d'entreprise multi-partis à travers des tests de sécurité." Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2013. http://www.theses.fr/2013ENST0064.

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Hecht, Geoffrey. "Détection et analyse de l'impact des défauts de code dans les applications mobiles." Thesis, Lille 1, 2016. http://www.theses.fr/2016LIL10133/document.

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Les applications mobiles deviennent des logiciels complexes qui doivent être développés rapidement tout en évoluant de manière continue afin de répondre aux nouveaux besoins des utilisateurs ainsi qu'à des mises à jour régulières. S'adapter à ces contraintes peut provoquer la présence de mauvais choix d'implémentation ou de conception que nous appelons défauts de code. La présence de défauts de code au sein d'une application peut dégrader la qualité et les performances d'une application. Il est alors important de connaître ces défauts mais aussi de pouvoir les détecter et les corriger. Les défauts de code sont bien connus pour les applications orientés objets et de nombreux outils permettent leurs détections, mais ce n'est pas le cas pour les applications mobiles. Les connaissances concernant les défauts de code dans les applications mobiles sont lacunaires, de plus les outils permettant la détection et la correction des défauts sont inexistants ou peu matures. Nous présentons donc ici une classification de 17 défauts de code pouvant apparaître dans les applications Android, ainsi qu'un outil permettant la détection et la correction des défauts de code sur Android. Nous appliquons et validons notre méthode sur de grandes quantités d'applications (plus de 3000) dans deux études qui évaluent la présence et l'évolution du nombre des défauts de code dans des applications populaires. De plus, nous présentons aussi deux approches destinées à évaluer l'impact de la correction des défauts de code sur les performances et la consommation d'énergie. Ces approches nous ont permis d'observer que la correction des défauts de code est bénéfique dans la plupart des cas Mobile applications are becoming complex software systems that must be developed quickly and evolve continuously to fit new user requirements and execution contexts. However, addressing these constraints may result in poor low-level design choices, known as code smells. The presence of code smells within software systems may incidentally degrade their quality and performance, and hinder their maintenance and evolution. Thus, it is important to know this smells but also to detect and correct them. While code smells are well-known in object-oriented applications, their study in mobile applications is still in their infancy. Moreover there is a lack of tools to detect and correct them. That is why we present a classification of 17 code smells that may appear in Android applications, as well as a tool to detect and correct code smells on Android. We apply and validate our approach on large amounts of applications (over 3000) in two studies evaluating the presence and evolution of the number of code smells in popular applications. In addition, we also present two approaches to assess the impact of the correction of code smells on performance and energy consumption. These approaches have allowed us to observe that the correction of code smells is beneficial in most cases

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Hiblot, Nicolas. "Informatique instrumentale (logiciels et matériels) d’un spectromètre de Résonance Quadrupolaire Nucléaire : Nouvelle méthode de détection des molécules azotées." Thesis, Nancy 1, 2008. http://www.theses.fr/2008NAN10010/document.

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Resumen

Malgré l’intérêt actuellement porté à la résonance quadrupolaire nucléaire (RQN), et plus particulièrement à la RQN de l’azote 14 (par exemple, pour la détection et la caractérisation des explosifs), il n’existe aucun instrument commercial directement utilisable pour réaliser des expériences de RQN. Cette thèse est consacrée à la mise au point d’un spectromètre, raisonnablement transportable, entièrement réalisé au laboratoire, qui comprend : le système d’émission-réception, la synthèse de fréquence, l’acquisition des données, les sondes et un logiciel dédié, pour gérer l’instrument et pour le traitement des données. Le logiciel de gestion de l’instrument et des expériences constitue l’apport essentiel de cette thèse. En outre, une nouvelle méthode, fondée sur un traitement particulier du signal, est proposée en vue de l’amélioration de la sensibilité de l’expérience In spite of a renewed interest in NQR (NQR), especially of nitrogen-14 (for instance, for the detection and characterization of explosives), a full NQR instrument, ready to use in the laboratory, is not commercially available. This thesis is devoted to the design of an entirely homemade spectrometer, reasonably transportable, including the transmit-receive system, frequency generation, data acquisition, probes and a specialized software for driving the instrument and for data processing. The essential contribution of this thesis is the software for managing the whole instrument and controlling various experiences. Moreover, a new method is proposed for improving NQR sensitivity. It is based on a particular processing of the NQR signal

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Tessier, Francis. "Assurance qualité et développement de logiciels orientés aspects : détection de conflits entre les aspects basée sur les modèles." Thèse, Université du Québec à Trois-Rivières, 2005. http://depot-e.uqtr.ca/1213/1/000124532.pdf.

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Borello, Jean-Marie. "Étude du métamorphisme viral : modélisation, conception et détection." Phd thesis, Université Rennes 1, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00660274.

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Resumen

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.

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Moha, Naouel. "DECOR : Détection et correction des défauts dans les systèmes orientés objet." Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00321081.

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Resumen

Les défauts de code et de conception sont des problèmes d'implémentation et de conception qui proviennent de ''mauvais'' choix conceptuels récurrents. Ces défauts ont pour conséquence de freiner le développement et la maintenance des systèmes en les rendant plus difficiles à maintenir et évoluer. Une détection et une correction semi-automatiques sont donc des facteurs clefs pour faciliter les phases de maintenance et d'évolution. Des techniques et outils ont été proposés dans la littérature à la fois pour la détection et la correction des défauts. Les techniques de détection proposées consistent principalement à définir des règles pour détecter les défauts et à les appliquer sur le code source d'un système. Quant aux techniques de correction, elles consistent à appliquer de façon automatique des refactorisations dans le code source du système analysé afin de le restructurer de manière à corriger les défauts. Cependant, la phase qui consiste à identifier les restructurations est réalisée manuellement par les ingénieurs logiciels. Ainsi, il n'est pas possible de corriger directement et automatiquement les défauts détectés. Ce problème est dû au fait que la détection et la correction des défauts sont traitées de façon isolée. Ainsi, nous proposons DECOR, une méthode qui englobe et définit toutes les étapes nécessaires pour la détection et la correction des défauts de code et de conception. Cette méthode permet de spécifier des règles de détection à un haut niveau d'abstraction et de suggérer des restructurations de code afin d'automatiser la correction des défauts. Nous appliquons et validons notre méthode sur des systèmes libres orientés objet afin de montrer que notre méthode permet une détection précise et une correction adaptée des défauts.

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Gastellier-Prevost, Sophie. "Vers une détection des attaques de phishing et pharming côté client." Electronic Thesis or Diss., Evry, Institut national des télécommunications, 2011. http://www.theses.fr/2011TELE0027.

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Resumen

Le développement de l’Internet à haut débit et l’expansion du commerce électronique ont entraîné dans leur sillage de nouvelles attaques qui connaissent un vif succès. L’une d’entre elles est particulièrement sensible dans l’esprit collectif : celle qui s’en prend directement aux portefeuilles des Internautes. Sa version la plus répandue/connue est désignée sous le terme phishing. Majoritairement véhiculée par des campagnes de spam, cette attaque vise à voler des informations confidentielles (p.ex. identifiant, mot de passe, numéro de carte bancaire) aux utilisateurs en usurpant l’identité de sites marchands et/ou bancaires. Au fur et à mesure des années, ces attaques se sont perfectionnées jusqu’à proposer des sites webs contrefaits qui visuellement - hormis l’URL visitée - imitent à la perfection les sites originaux. Par manque de vigilance, bon nombre d’utilisateurs communiquent alors - en toute confiance - des données confidentielles. Dans une première partie de cette thèse, parmi les moyens de protection/détection existants face à ces attaques, nous nous intéressons à un mécanisme facile d’accès pour l’Internaute : les barres d’outils anti-phishing, à intégrer dans le navigateur web. La détection réalisée par ces barres d’outils s’appuie sur l’utilisation de listes noires et tests heuristiques. Parmi l’ensemble des tests heuristiques utilisés (qu’ils portent sur l’URL ou le contenu de la page web), nous cherchons à évaluer leur utilité et/ou efficacité à identifier/différencier les sites légitimes des sites de phishing. Ce travail permet notamment de distinguer les heuristiques décisifs, tout en discutant de leur pérennité. Une deuxième variante moins connue de cette attaque - le pharming - peut être considérée comme une version sophistiquée du phishing. L’objectif de l’attaque reste identique, le site web visité est tout aussi ressemblant à l’original mais - a contrario du phishing - l’URL visitée est cette fois-ci elle aussi totalement identique à l’originale. Réalisées grâce à une corruption DNS amont, ces attaques ont l’avantage de ne nécessiter aucune action de communication de la part de l’attaquant : celui-ci n’a en effet qu’à attendre la visite de l’Internaute sur son site habituel. L’absence de signes "visibles" rend donc l’attaque perpétrée particulièrement efficace et redoutable, même pour un Internaute vigilant. Certes les efforts déployés côté réseau sont considérables pour répondre à cette problématique. Néanmoins, le côté client y reste encore trop exposé et vulnérable. Dans une deuxième partie de cette thèse, par le développement de deux propositions visant à s’intégrer dans le navigateur client, nous introduisons une technique de détection de ces attaques qui couple une analyse de réponses DNS à une comparaison de pages webs. Ces deux propositions s’appuient sur l’utilisation d’éléments de référence obtenus via un serveur DNS alternatif, leur principale différence résidant dans la technique de récupération de la page web de référence. Grâce à deux phases d’expérimentation, nous démontrons la viabilité du concept proposé The development of online transactions and "always-connected" broadband Internet access is a great improvement for Internet users, who can now benefit from easy access to many services, regardless of the time or their location. The main drawback of this new market place is to attract attackers looking for easy and rapid profits. One major threat is known as a phishing attack. By using website forgery to spoof the identity of a company that proposes financial services, phishing attacks trick Internet users into revealing confidential information (e.g. login, password, credit card number). Because most of the end-users check the legitimacy of a login website by looking at the visual aspect of the webpage displayed by the web browser - with no consideration for the visited URL or the presence and positioning of security components -, attackers capitalize on this weakness and design near-perfect copies of legitimate websites, displayed through a fraudulent URL. To attract as many victims as possible, most of the time phishing attacks are carried out through spam campaigns. One popular method for detecting phishing attacks is to integrate an anti-phishing protection into the web browser of the user (i.e. anti-phishing toolbar), which makes use of two kinds of classification methods : blacklists and heuristic tests. The first part of this thesis consists of a study of the effectiveness and the value of heuristics tests in differentiating legitimate from fraudulent websites. We conclude by identifying the decisive heuristics as well as discussing about their life span. In more sophisticated versions of phishing attacks - i.e. pharming attacks -, the threat is imperceptible to the user : the visited URL is the legitimate one and the visual aspect of the fake website is very similar to the original one. As a result, pharming attacks are particularly effective and difficult to detect. They are carried out by exploiting DNS vulnerabilities at the client-side, in the ISP (Internet Service Provider) network or at the server-side. While many efforts aim to address this problem in the ISP network and at the server-side, the client-side remains excessively exposed. In the second part of this thesis, we introduce two approaches - intended to be integrated into the client’s web browser - to detect pharming attacks at the client-side. These approaches combine both an IP address check and a webpage content analysis, performed using the information provided by multiple DNS servers. Their main difference lies in the method of retrieving the webpage which is used for the comparison. By performing two sets of experimentations, we validate our concept

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Percher, Jean-Marc. "Un modèle de détection d'intrusions distribuée pour les réseaux sans fil ad hoc." Versailles-St Quentin en Yvelines, 2004. http://www.theses.fr/2004VERS0020.

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Dans cette thèse nous proposons un modèle de sécurité pour les MANET (Mobile Ad hoc NETwork). Celui-ci associe les actions des mécanismes de sécurité préventifs et d'un système de détection d'intrusions ou IDS (Intrusion Detection System). Notre recherche est centrée sur l'IDS dont l'architecture doit être adaptée aux caractéristiques des MANET : l'absence d'infrastructure réseau préexistante et permanente, l'hétérogénéité des équipements, l'instabilité de la topologie résultant du mouvement des nœuds, et la difficulté à identifier les nœuds présents dans le réseau. Nous proposons une architecture d'IDS distribuée et coopérative basée sur des agents mobiles. Nous montrons par des simulations comment les agents mobiles permettent d'améliorer la fiabilité de la coopération entre les IDS. Nous présentons un prototype utilisé pour valider, dans un environnement de tests, les caractéristiques de l'IDS distribué et évaluer ses performances This thesis proposes a security model for MANET. Our model is composed of preventive security mechanisms and of an intrusion detection system (IDS). The main focus of this work is on the definition of the architecture of an IDS suitable for MANET. This architecture must take into account the main characteristics of MANETS: the absence of a predefined and permanent infrastructure, the heterogeneity of network nodes, the instability of the network's topology resulting from node mobility, the difficulty to identify nodes in a MANET. We propose a distributed architecture relying on a mobile agent based cooperation system and show, through simulations, that mobile agents can help in increasing the reliability of inter IDS communication and thus cooperation. We present a proof of concept prototype in order to validate the proposed architecture and to evaluate its performances

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Martinez, Denis. "Détection de comportements à risque dans les applications en utilisant l'analyse statique." Thesis, Montpellier, 2016. http://www.theses.fr/2016MONTT266.

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Le monde des appareils mobiles permet aux utilisateurs d’installer des applications sur des terminaux personnels, mais pose des lacunes en termes de sécurité, car les utilisateurs n’ont ps les moyens de juger la dangerosité d’une application, et le risque de nuisibilité ne peut pas être limité après l’installation. Nous étudions l’analyse statique en tant qu’outil de détection de risques et de malware. Notre méthode se caractérise par un pilotage par règles, opérant sur des programmes partiels : l’un des objectifs est de proposer un langage spécifique au domaine pouvant exprimer un domaine abstrait et associer des comportements aux fonctions des librairies du système. L’expressivité est un atout important qui est obtenu au travers de l’abstraction. La technologie mobile évolue rapidement et de nouvelles manières de développer les appli- cations apparaissent fréquemment. Une analyse statique des applications doit absolument réagir rapidement à l’arrivée des nouvelles technologies, de sorte à ne pas se retrouver obsolète. Nous montrons de quelle manière il est possible de réaliser des analyses statiques que l’on peut réutiliser entre plusieurs plateformes de smartphones The mobile device world allows users to install applications on theirpersonal devices, but typically falls short in terms of security, because theusers lack any ability to judge if an application will be dangerous, and thereis no way to limit the harmfulness of a program after it is installed.We explore static analysis as a tool for risk assessment and detection of malware behavior. Our method characterizes as a rule-driven, partial program approach: one of our goals is to provide a convenient, expressive domain-specific language to express an abstract domain and associate behavior to the library functions of the system.Expressivity is an important asset to have and it is obtained by the means of abstraction. The mobile technologies evolve fast and new ways to develop programs frequently appear.A real-world static analysis solution absolutely needs to react fast to the arrival of new technologies, in order not to fall into obsolescence. Weshow how it is possible to develop static analyses, and then to reuse them across mutiple smartphone platforms

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Bouhours, Cédric. "Détection, Explications et Restructuration de défauts de conception : les patrons abîmés." Phd thesis, Toulouse 3, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00457623.

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L'ingénierie des modèles considère les modèles comme des entités de première classe pour le développement logiciel. Les processus dirigés par les modèles se doivent d'être capables de prendre en compte le savoir-faire d'experts, généralement exprimé en termes de patrons, qu'ils soient d'analyse, de conception ou d'architecture. Choisir le bon patron et assurer sa bonne intégration au sein d'une modélisation constitue des freins à l'utilisation systématique des bonnes pratiques de conception. Afin d'alléger ces tâches, nous proposons une approche basée sur l'inspection automatique des modèles. De la même manière qu'il existe des revues de code visant à vérifier l'absence de mauvaises pratiques de codage dans un programme, nous avons outillé une activité de revue de conception identifiant, expliquant et corrigeant les mauvaises pratiques de conception dans un modèle. Un patron abîmé est comparable à un patron de conception, ses contextualisations résolvant les mêmes types de problèmes, mais avec une architecture différente et certainement améliorable. Des expérimentations ont été menées afin de collecter des patrons abîmés, nous amenant à proposer un catalogue de mauvaises pratiques, complémentaire au catalogue du GoF. La détection des contextualisations de patrons abîmés dans un modèle UML est apparentée à un morphisme de graphe étendu. Les graphes UML ayant des sommets typés, la détection s'appuie sur des particularités structurelles locales et globales permettant de résoudre ce problème NP-Complet par des filtrages successifs. Cet algorithme est ainsi capable de détecter toutes les contextualisations possibles d'un patron abîmé, en gérant de plus les arcs interdits et facultatifs. La sémantique d'un fragment de modèle est donnée par son intention et celle-ci est validée par le concepteur. L'intention des fragments détectés et les bénéfices d'un remplacement par le patron adéquat sont déduits par des requêtes sur une ontologie conçue à cet effet. La transformation des fragments en contextualisations de patrons de conception est réalisée grâce à des restructurations de modèles déduites automatiquement des différences structurelles entre un patron abîmé et un patron de conception.

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Malgouyres, Hugues. "Définition et détection automatique des incohérences structurelles et comportementales des modèles UML : Couplage des techniques de métamodélisation et de vérification basée sur la programmation logique." Toulouse, INSA, 2006. http://www.theses.fr/2006ISAT0038.

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Le but du travail présenté dans ce mémoire est de fournir un moyen permettant d'assurer la cohérence des modèles UML. Deux aspects ont été abordés au cours de cette thèse, l'étape de définition de la cohérence et l'étape de vérification automatique de celle-ci. Un document dont le but est de recenser l'ensemble des règles de cohérence des modèles UML a été produit. Il contient 650 règles de cohérence dont la moitié sont des règles nouvelles, fruit de l'analyse de la sémantique d'UML. La deuxième partie s'intéresse à la vérification automatique de ces règles de cohérence. La méthode développée associe les techniques de métamodélisation et les techniques de vérification de systèmes dynamiques en programmation logique. La programmation logique est utilisée pour encoder les modèles UML, pour formaliser leur sémantique opérationnelle et pour exprimer les incohérences à détecter. La détection des incohérences structurelles et comportementales est ainsi possible. Un prototype a enfin été développé. Les résultats d'une expérimentation sur un modèle industriel du secteur avionique valident l'intérêt de l'approche The purpose of this thesis is to develop a method that permits to ensure the UML model consistency. Two aspects have been addressed, the consistency definition and the consistency checking. The first step has led to a document that contains 650 consistency rules. Half of these rules are new consistency rules deduced from UML semantics. The aim is to make a census of all consistency rules. The second step concerns consistency checking. The developed method associates meta-modeling with system verification in logic programming techniques. Logic programming is used to encode UML model, to formalize UML operational semantics and to express the inconsistencies. The detection of structural and behavioral inconsistencies is then enabled. To conclude, a prototype has been developed. Experimental results on an industrial model from avionics domain corroborate the practical interest of the approach

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Gastellier-Prevost, Sophie. "Vers une détection des attaques de phishing et pharming côté client." Phd thesis, Institut National des Télécommunications, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00699627.

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Resumen

Le développement de l'Internet à haut débit et l'expansion du commerce électronique ont entraîné dans leur sillage de nouvelles attaques qui connaissent un vif succès. L'une d'entre elles est particulièrement sensible dans l'esprit collectif : celle qui s'en prend directement aux portefeuilles des Internautes. Sa version la plus répandue/connue est désignée sous le terme phishing. Majoritairement véhiculée par des campagnes de spam, cette attaque vise à voler des informations confidentielles (p.ex. identifiant, mot de passe, numéro de carte bancaire) aux utilisateurs en usurpant l'identité de sites marchands et/ou bancaires. Au fur et à mesure des années, ces attaques se sont perfectionnées jusqu'à proposer des sites webs contrefaits qui visuellement - hormis l'URL visitée - imitent à la perfection les sites originaux. Par manque de vigilance, bon nombre d'utilisateurs communiquent alors - en toute confiance - des données confidentielles. Dans une première partie de cette thèse, parmi les moyens de protection/détection existants face à ces attaques, nous nous intéressons à un mécanisme facile d'accès pour l'Internaute : les barres d'outils anti-phishing, à intégrer dans le navigateur web. La détection réalisée par ces barres d'outils s'appuie sur l'utilisation de listes noires et tests heuristiques. Parmi l'ensemble des tests heuristiques utilisés (qu'ils portent sur l'URL ou le contenu de la page web), nous cherchons à évaluer leur utilité et/ou efficacité à identifier/différencier les sites légitimes des sites de phishing. Ce travail permet notamment de distinguer les heuristiques décisifs, tout en discutant de leur pérennité. Une deuxième variante moins connue de cette attaque - le pharming - peut être considérée comme une version sophistiquée du phishing. L'objectif de l'attaque reste identique, le site web visité est tout aussi ressemblant à l'original mais - a contrario du phishing - l'URL visitée est cette fois-ci elle aussi totalement identique à l'originale. Réalisées grâce à une corruption DNS amont, ces attaques ont l'avantage de ne nécessiter aucune action de communication de la part de l'attaquant : celui-ci n'a en effet qu'à attendre la visite de l'Internaute sur son site habituel. L'absence de signes "visibles" rend donc l'attaque perpétrée particulièrement efficace et redoutable, même pour un Internaute vigilant. Certes les efforts déployés côté réseau sont considérables pour répondre à cette problématique. Néanmoins, le côté client y reste encore trop exposé et vulnérable. Dans une deuxième partie de cette thèse, par le développement de deux propositions visant à s'intégrer dans le navigateur client, nous introduisons une technique de détection de ces attaques qui couple une analyse de réponses DNS à une comparaison de pages webs. Ces deux propositions s'appuient sur l'utilisation d'éléments de référence obtenus via un serveur DNS alternatif, leur principale différence résidant dans la technique de récupération de la page web de référence. Grâce à deux phases d'expérimentation, nous démontrons la viabilité du concept proposé.

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Laouadi, Rabah. "Analyse du flot de contrôle multivariante : application à la détection de comportements des programmes." Electronic Thesis or Diss., Montpellier, 2016. http://www.theses.fr/2016MONTT255.

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Resumen

Sans exécuter une application, est-il possible de prévoir quelle est la méthode cible d’un site d’appel ? Est-il possible de savoir quels sont les types et les valeurs qu’une expression peut contenir ? Est-il possible de déterminer de manière exhaustive l’ensemble de comportements qu’une application peut effectuer ? Dans les trois cas, la réponse est oui, à condition d’accepter une certaine approximation. Il existe une classe d’algorithmes − peu connus à l’extérieur du cercle académique − qui analysent et simulent un programme pour calculer de manière conservatrice l’ensemble des informations qui peuvent être véhiculées dans une expression. Dans cette thèse, nous présentons ces algorithmes appelés CFAs (acronyme de Control Flow Analysis), plus précisément l’algorithme multivariant k-l-CFA. Nous combinons l’algorithme k-l-CFA avec l’analyse de taches (taint analysis),qui consiste à suivre une donnée sensible dans le flot de contrôle, afin de déterminer si elle atteint un puits (un flot sortant du programme). Cet algorithme, en combinaison avec l’interprétation abstraite pour les valeurs, a pour objectif de calculer de manière aussi exhaustive que possible l’ensemble des comportements d’une application. L’un des problèmes de cette approche est le nombre élevé de faux-positifs, qui impose un post-traitement humain. Il est donc essentiel de pouvoir augmenter la précision de l’analyse en augmentant k.k-l-CFA est notoirement connu comme étant très combinatoire, sa complexité étant exponentielle dans la valeur de k. La première contribution de cette thèse est de concevoir un modèle et une implémentation la plus efficace possible, en séparant soigneusement les parties statiques et dynamiques de l’analyse, pour permettre le passage à l’échelle. La seconde contribution de cette thèse est de proposer une nouvelle variante de CFA basée sur k-l-CFA, et appelée *-CFA, qui consiste à faire du paramètre k une propriété de chaque variante, de façon à ne l’augmenter que dans les contextes qui le justifient. Afin d’évaluer l’efficacité de notre implémentation de k-l-CFA, nous avons effectué une comparaison avec le framework Wala. Ensuite, nous validons l’analyse de taches et la détection de comportements avec le Benchmark DroidBench. Enfin, nous présentons les apports de l’algorithme *-CFA par rapport aux algorithmes standards de CFA dans le contexte d’analyse de taches et de détection de comportements Without executing an application, is it possible to predict the target method of a call site? Is it possible to know the types and values that an expression can contain? Is it possible to determine exhaustively the set of behaviors that an application can perform? In all three cases, the answer is yes, as long as a certain approximation is accepted.There is a class of algorithms - little known outside of academia - that can simulate and analyze a program to compute conservatively all information that can be conveyed in an expression. In this thesis, we present these algorithms called CFAs (Control flow analysis), and more specifically the multivariant k-l-CFA algorithm.We combine k-l-CFA algorithm with taint analysis, which consists in following tainted sensitive data inthe control flow to determine if it reaches a sink (an outgoing flow of the program).This combination with the integration of abstract interpretation for the values, aims to identify asexhaustively as possible all behaviors performed by an application.The problem with this approach is the high number of false positives, which requiresa human post-processing treatment.It is therefore essential to increase the accuracy of the analysis by increasing k.k-l-CFA is notoriously known as having a high combinatorial complexity, which is exponential commensurately with the value of k.The first contribution of this thesis is to design a model and most efficient implementationpossible, carefully separating the static and dynamic parts of the analysis, to allow scalability.The second contribution of this thesis is to propose a new CFA variant based on k-l-CFA algorithm -called *-CFA - , which consists in keeping locally for each variant the parameter k, and increasing this parameter in the contexts which justifies it.To evaluate the effectiveness of our implementation of k-l-CFA, we make a comparison with the Wala framework.Then, we do the same with the DroidBench benchmark to validate out taint analysis and behavior detection. Finally , we present the contributions of *-CFA algorithm compared to standard CFA algorithms in the context of taint analysis and behavior detection

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Dambra, Savino. "Data-driven risk quantification for proactive security." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS356.

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La faisabilité et l'efficacité des mesures proactives dépendent d'une cascade de défis: comment quantifier les cyber-risques d'une entité, quels indicateurs peuvent être utilisés pour les prédire, et de quelles sources de données peuvent-ils être extraits? Dans cette thèse, nous énumérons les défis auxquels les praticiens et les chercheurs sont confrontés lorsqu'ils tentent de quantifier les cyber-risques et nous les examinons dans le domaine émergent de la cyber-assurance. Nous évaluons ensuite l'incidence de différentes mesures et postures de sécurité sur les risques d'infection par des logiciels malveillants et évaluons la pertinence de neuf indicateurs pour étudier la nature systématique de ces risques. Enfin, nous démontrons l'importance de la sélection des sources de données dans la mesure des risques. Nous nous penchons sur le 'web tracking' et démontrons à quel point les risques liés à la vie privée sont sous-estimés lorsque l'on exclut la perspective des utilisateurs The feasibility and efficacy of proactive measures depend upon a cascading of challenges: how can one quantify the cyber risks of a given entity, what reliable indicators can be used to predict them, and from which data sources can they be extracted? In this thesis, we enumerate active challenges that practitioners and researchers face when attempting to quantify cyber-risks and contextualise them in the emerging domain of cyber insurance, and propose several research directions. We then explore some of these areas, evaluate the incidence that different security measures and security postures have on malware-infection risks and assess the goodness of nine host- extracted indicators when investigating the systematic nature of those risks. We finally provide evidence about the importance that data-source selection together with a holistic approach have on risk measurements. We look at web-tracking and demonstrate how underestimated privacy risks are when excluding the users' perspective

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Zaidi, Abdelhalim. "Recherche et détection des patterns d'attaques dans les réseaux IP à hauts débits." Phd thesis, Université d'Evry-Val d'Essonne, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00878783.

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Avec leur rôle important dans la protection des réseaux, les Systèmes de Détection d'Intrusion (IDS) doivent être capables d'adapter leurs modes de fonctionnement à toutes les innovations technologiques. L'IDS doit gérer une grande masse d'information et traiter un trafic réseau à une cadence très élevée à cause des vitesses de transfert et de la diversité des services offerts. Il doit aussi traiter un grand nombre d'attaques qui ne cesse d'augmenter. Par conséquent, améliorer les performances des IDS devient une tâche critique pour les concepteurs des mécanismes de protection. Dans notre thèse, nous nous focalisons sur les problèmes liés aux paramètres quantitatifs de l'utilisation des l'IDS. Nous proposons une approche pour la classification des signatures d'attaques en fonction de leurs sous-chaînes communes. Cette approche permet de réduire le nombre des signatures traitées et par conséquent réduire le temps d'exécution. Nous traitons aussi le problème de la masse de données analysée par l'IDS, nous proposons une architecture de détection basée sur la classification des connexions réseau. L'architecture proposée permet de décider de la nature d'une connexion : suspecte ou non. Dans le premier cas, la connexion doit être analysée par le système de détection d'intrusion. Sinon, si elle n'est pas suspecte nous pouvons décider de ne pas l'analyser par l'IDS.

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Gros, Damien. "Protection obligatoire répartie : usage pour le calcul intensif et les postes de travail." Thesis, Orléans, 2014. http://www.theses.fr/2014ORLE2017/document.

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La thèse porte sur deux enjeux importants de sécurité. Le premier concerne l’amélioration de la sécurité des systèmes Linux présents dans le calcul intensif et le second la protection des postes de travail Windows. Elle propose une méthode commune pour l’observation des appels système et la répartition d’observateurs afin de renforcer la sécurité et mesurer les performances obtenues. Elle vise des observateurs du type moniteur de référence afin de garantir de la confidentialité et de l’intégrité. Une solution utilisant une méthode de calcul intensif est mise en oeuvre pour réduire les surcoûts de communication entre les deux moniteurs de référence SELinux et PIGA. L’évaluation des performances montre les surcoûts engendrés par les moniteurs répartis et analyse la faisabilité pour les différents noeuds d’environnements de calcul intensif. Concernant la sécurité des postes de travail, un moniteur de référence est proposé pour Windows. Il repose sur les meilleures protections obligatoires issues des systèmes Linux et simplifie l’administration. Nous présentons une utilisation de ce nouveau moniteur pour analyser le fonctionnement de logiciels malveillants. L’analyse permet une protection avancée qui contrôle l’ensemble du scénario d’attaque de façon optimiste. Ainsi, la sécurité est renforcée sans nuire aux activités légitimes This thesis deals with two major issues in the computer security field. The first is enhancing the security of Linux systems for scientific computation, the second is the protection of Windows workstations. In order to strengthen the security and measure the performances, we offer a common method for the distributed observation of system calls. It relies on reference monitors to ensure confidentiality and integrity. Our solution uses specific high performance computing technologies to lower the communication latencies between the SELinux and PIGA monitors. Benchmarks study the integration of these distributed monitors in the scientific computation. Regarding workstation security, we propose a new reference monitor implementing state of the art protection models from Linux and simplifying administration. We present how to use our monitor to analyze the behavior of malware. This analysis enables an advanced protection to prevent attack scenarii in an optimistic manner. Thus, security is enforced while allowing legitimate activities

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Laouadi, Rabah. "Analyse du flot de contrôle multivariante : application à la détection de comportements des programmes." Thesis, Montpellier, 2016. http://www.theses.fr/2016MONTT255.

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Sans exécuter une application, est-il possible de prévoir quelle est la méthode cible d’un site d’appel ? Est-il possible de savoir quels sont les types et les valeurs qu’une expression peut contenir ? Est-il possible de déterminer de manière exhaustive l’ensemble de comportements qu’une application peut effectuer ? Dans les trois cas, la réponse est oui, à condition d’accepter une certaine approximation. Il existe une classe d’algorithmes − peu connus à l’extérieur du cercle académique − qui analysent et simulent un programme pour calculer de manière conservatrice l’ensemble des informations qui peuvent être véhiculées dans une expression.Dans cette thèse, nous présentons ces algorithmes appelés CFAs (acronyme de Control Flow Analysis), plus précisément l’algorithme multivariant k-l-CFA. Nous combinons l’algorithme k-l-CFA avec l’analyse de taches (taint analysis),qui consiste à suivre une donnée sensible dans le flot de contrôle, afin de déterminer si elle atteint un puits (un flot sortant du programme). Cet algorithme, en combinaison avec l’interprétation abstraite pour les valeurs, a pour objectif de calculer de manière aussi exhaustive que possible l’ensemble des comportements d’une application. L’un des problèmes de cette approche est le nombre élevé de faux-positifs, qui impose un post-traitement humain. Il est donc essentiel de pouvoir augmenter la précision de l’analyse en augmentant k.k-l-CFA est notoirement connu comme étant très combinatoire, sa complexité étant exponentielle dans la valeur de k. La première contribution de cette thèse est de concevoir un modèle et une implémentation la plus efficace possible, en séparant soigneusement les parties statiques et dynamiques de l’analyse, pour permettre le passage à l’échelle. La seconde contribution de cette thèse est de proposer une nouvelle variante de CFA basée sur k-l-CFA, et appelée *-CFA, qui consiste à faire du paramètre k une propriété de chaque variante, de façon à ne l’augmenter que dans les contextes qui le justifient.Afin d’évaluer l’efficacité de notre implémentation de k-l-CFA, nous avons effectué une comparaison avec le framework Wala. Ensuite, nous validons l’analyse de taches et la détection de comportements avec le Benchmark DroidBench. Enfin, nous présentons les apports de l’algorithme *-CFA par rapport aux algorithmes standards de CFA dans le contexte d’analyse de taches et de détection de comportements Without executing an application, is it possible to predict the target method of a call site? Is it possible to know the types and values that an expression can contain? Is it possible to determine exhaustively the set of behaviors that an application can perform? In all three cases, the answer is yes, as long as a certain approximation is accepted.There is a class of algorithms - little known outside of academia - that can simulate and analyze a program to compute conservatively all information that can be conveyed in an expression. In this thesis, we present these algorithms called CFAs (Control flow analysis), and more specifically the multivariant k-l-CFA algorithm.We combine k-l-CFA algorithm with taint analysis, which consists in following tainted sensitive data inthe control flow to determine if it reaches a sink (an outgoing flow of the program).This combination with the integration of abstract interpretation for the values, aims to identify asexhaustively as possible all behaviors performed by an application.The problem with this approach is the high number of false positives, which requiresa human post-processing treatment.It is therefore essential to increase the accuracy of the analysis by increasing k.k-l-CFA is notoriously known as having a high combinatorial complexity, which is exponential commensurately with the value of k.The first contribution of this thesis is to design a model and most efficient implementationpossible, carefully separating the static and dynamic parts of the analysis, to allow scalability.The second contribution of this thesis is to propose a new CFA variant based on k-l-CFA algorithm -called *-CFA - , which consists in keeping locally for each variant the parameter k, and increasing this parameter in the contexts which justifies it.To evaluate the effectiveness of our implementation of k-l-CFA, we make a comparison with the Wala framework.Then, we do the same with the DroidBench benchmark to validate out taint analysis and behavior detection. Finally , we present the contributions of *-CFA algorithm compared to standard CFA algorithms in the context of taint analysis and behavior detection

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Muench, Marius. "Dynamic binary firmware analysis : challenges & solutions." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS265.

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Les systèmes embarqués sont un élément clé de la vie moderne. Par conséquent, le code fonctionnant sur ces systèmes, appelé "firmware", doit être soigneusement évalué et testé. L'analyse dynamique est un moyen courant d'évaluer la sécurité des firmwares, en particulier en l'absence de code source. Malheureusement, comparée à l'analyse et aux tests sur les ordinateurs de bureau, l'analyse dynamique des firmwares reste à la traîne. Dans cette thèse, nous identifions les principaux défis empêchant l’analyse dynamique et les techniques de test d’exploiter pleinement leur potentiel sur les firmware. Nous avons développé avatar2, un framework d'orchestration multi-cibles capable d'exécuter des firmware dans un émulateur à la fois de manière partielle et totale. À l’aide de ce framework, nous adaptons plusieurs techniques d’analyse dynamique pour pouvoir fonctionner avec succès sur des firmwares binaires. Notamment nous utilisons ses possibilités de script pour reproduire facilement une étude précédente. Nous montrons qu’elle permet d’enregistrer et de rejouer l’exécution d’un système embarqués et de mettre en œuvre des méthodes heuristiques pour une meilleure détection des pannes. En outre, la structure sert de base à une évaluation expérimentale des tests fuzz sur des systèmes intégrés et est utilisée dans un moteur d’exécution concolique évolutif pour les firmwares. Enfin, nous présentons Groundhogger, une nouvelle approche de décompression du micrologiciel des périphériques intégrés qui, contrairement à d’autres outils de décompression, utilise l’analyse dynamique Embedded systems are a key component of modern life and their security is of utmost importance. Hence, the code running on those systems, called "firmware", has to be carefully evaluated and tested to minimize the risks accompanying the ever-growing deployment of embedded systems. One common way to evaluate the security of firmware, especially in the absence of source code, is dynamic analysis. Unfortunately, compared to analysis and testing on desktop system, dynamic analysis for firmware is lacking behind. In this thesis, we identify the main challenges preventing dynamic analysis and testing techniques from reaching their full potential on firmware. Furthermore we point out that rehosting is a promising approach to tackle these problems and develop avatar2, a multi-target orchestration framework which is capable of running firmware in both fully, and partially emulated settings. Using this framework, we adapt several dynamic analysis techniques to successfully operate on binary firmware. In detail we use its scriptability to easily replicate a previous study, we demonstrate that it allows to record and replay the execution of an embedded system, and implement heuristics for better fault detection as run-time monitors. Additionally, the framework serves as building block for an experimental evaluation of fuzz testing on embedded systems, and is used as part in a scalable concolic execution engine for firmware. Last but not least, we present Groundhogger, a novel approach for unpacking embedded devices' firmware which, unlike other unpacking tools, uses dynamic analysis to create unpackers and evaluate it against three real world devices

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Akrout, Rim. "Analyse de vulnérabilités et évaluation de systèmes de détection d'intrusions pour les applications Web." Phd thesis, INSA de Toulouse, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00782565.

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Avec le développement croissant d'Internet, les applications Web sont devenues de plus en plus vulnérables et exposées à des attaques malveillantes pouvant porter atteinte à des propriétés essentielles telles que la confidentialité, l'intégrité ou la disponibilité des systèmes d'information. Pour faire face à ces malveillances, il est nécessaire de développer des mécanismes de protection et de test (pare feu, système de détection d'intrusion, scanner Web, etc.) qui soient efficaces. La question qui se pose est comment évaluer l'efficacité de tels mécanismes et quels moyens peut-on mettre en oeuvre pour analyser leur capacité à détecter correctement des attaques contre les applications web. Dans cette thèse nous proposons une nouvelle méthode, basée sur des techniques de clustering de pages Web, qui permet d'identifier les vulnérabilités à partir de l'analyse selon une approche boîte noire de l'application cible. Chaque vulnérabilité identifiée est réellement exploitée ce qui permet de s'assurer que la vulnérabilité identifiée ne correspond pas à un faux positif. L'approche proposée permet également de mettre en évidence différents scénarios d'attaque potentiels incluant l'exploitation de plusieurs vulnérabilités successives en tenant compte explicitement des dépendances entre les vulnérabilités. Nous nous sommes intéressés plus particulièrement aux vulnérabilités de type injection de code, par exemple les injections SQL. Cette méthode s'est concrétisée par la mise en oeuvre d'un nouveau scanner de vulnérabilités et a été validée expérimentalement sur plusieurs exemples d'applications vulnérables. Nous avons aussi développé une plateforme expérimentale intégrant le nouveau scanner de vulnérabilités, qui est destinée à évaluer l'efficacité de systèmes de détection d'intrusions pour des applicationsWeb dans un contexte qui soit représentatif des menaces auxquelles ces applications seront confrontées en opération. Cette plateforme intègre plusieurs outils qui ont été conçus pour automatiser le plus possible les campagnes d'évaluation. Cette plateforme a été utilisée en particulier pour évaluer deux techniques de détection d'intrusions développées par nos partenaires dans le cadre d'un projet de coopération financé par l'ANR, le projet DALI.

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Buitrago, Hurtado Alex Fernando. "Aide à la prise de décision stratégique : détection de données pertinentes de sources numériques sur Internet." Thesis, Grenoble, 2014. http://www.theses.fr/2014GRENG002/document.

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Le domaine de notre recherche est la décision stratégique au sein des organisations. Plus précisément il s'agit de l'aide à la prise de décision stratégique et de la problématique de l'acquisition des informations utiles pour de telles décisions. D'un côté les ‘informations de terrain' issus des contacts entre personnes, des réunions professionnelles, etc. demeurent essentielles pour les dirigeants. D'un autre côté les journaux quotidiens nationaux et internationaux fournissent un volume considérable de données que l'on peut qualifier de données brutes (Raw data). Mais, outre ces sources classiques, le recueil des informations a évolué de façon considérable avec l'avènement des technologies de l'information et notamment de l'Internet pour ce qui concerne dans notre recherche. Nous avons choisi le domaine concernant l'acquisition des informations de terrain fournies par les journaux nationaux quotidiens : les journaux quotidiens colombiens pour ce qui concernera notre étude empirique. Pour acquérir cette information nous avons proposé sur la base d'une recherche du type « Action Design Research », de concevoir, de construire et d'expérimenter un artéfact permettant de détecter des signaux faibles potentiels issus des données extraites d'Internet et qui aideraient les dirigeants de l'entreprise à découvrir et comprendre leur environnement. L'artéfact a été conçu et construit en deux phases utilisant des concepts théoriques liés à la surcharge de données, à la veille stratégique notamment la VAS-IC® (Veille Anticipative Stratégique – Intelligence Collective) et sur les caractéristiques souhaitables des systèmes informatisés d'aide à la décision stratégique. Après sa construction, l'artéfact a été expérimenté sur un terrain permettant d'évaluer son effectivité. Cette expérimentation a permis d'améliorer nos connaissances sur la pertinence des données numériques dans le processus de la prise de la décision. Les décideurs impliqués ont également pu d'intégrer des nouvelles pratiques adaptées à leurs besoins d'information Our research area is around the strategic decision within organizations. More precisely, it is applicable as an aid for strategic decision-making and detecting useful information for such decisions. On the one hand, the ‘information from the field' from the contacts between individuals, business meetings, etc. is always essential for managers. On the other hand, national and international newspapers can provide a considerable volume of data that can be defined as the raw data. However, besides these classical sources, gathering information has changed dramatically with the advent of information technology and particularly internet that is related to our research. We chose the area for the acquisition of ‘information from the field' provided by the national daily newspapers: the Colombian newspaper which concerns to our empirical study. In order to detect weak signals of potential internet base issues which help managers to discover and understand their environment, we proposed a research based on “Action Design Research” type and then applied for designing, building and testing an artifact to gain the required information. The artifact has been designed and built in two phases that is included of using theoretical concepts about the data overload, environmental scanning particularly the “anticipatory and collective environmental scanning model” (VAS-IC®) and the desirable characteristics of strategic decision making support systems. After its construction, the artifact applied to real experimentation that has allowed us to evaluate its effectiveness. Afterwards, we improved our knowledge about the relevance of digital data in the decision making process. The results of all the involved decision makers have been able to integrate these new practices into their information needs

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Koné, Malik. "Collaviz : un prototype pour la détection et la visualisation de la dynamique collective dans les forums des MOOC." Thesis, Le Mans, 2020. http://www.theses.fr/2020LEMA1029.

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Les formations à distance en ligne, en particulier les MOOC, voient leurs effectifs augmenter depuis la démocratisation d'Internet. Malgré leur popularité croissante ces cours manquent encore d'outils permettant aux instructeurs et aux chercheurs de guider et d'analyser finement les apprentissages qui s'y passent. Des tableaux de bord récapitulant l'activité des étudiants sont régulièrement proposés aux instructeurs, mais ils ne leur permettent pas d'appréhender les activités collectives, or du point vue socio-constructiviste, les échanges et les interactions que les instructeurs cherchent généralement dans les forums sont essentiels pour les apprentissages (Stephens, 2014). Jusqu'à présent, les études ont analysé les interactions soit sémantiquement mais à petite échelle, soit statistiquement et à grande échelle mais en ignorant la qualité des interactions. La proposition de cette thèse est une nouvelle approche de détection interactive des activités collectives qui prend en compte à la fois leurs dimensions temporelles, sémantiques et sociales. Nous cherchons un moyen de permettre aux instructeurs d'intervenir et d'encourager les dynamiques collectives qui sont favorables pour les apprentissages. Ce que nous entendons par "dynamique collective", c'est l'évolution des interactions à la fois qualitatives et quantitatives, des apprenants dans des forums. Nous nous appuyons sur des études (Boroujeni 2017, Dascalu 2017) qui proposent d'associer l'analyse statistique des interactions et le traitement automatique de la langue, pour étudier les flux d'informations dans les forums. Mais, à la différence des études précédentes, notre approche ne se limite pas à une analyse globale ou centrée sur un individu. Nous proposons une méthode de conception d’indicateurs et de tableaux de bord permettant les changements d'échelles et la personnalisation des vues afin de soutenir les instructeurs et les chercheurs dans leur tâche de détection, d'observation et d'analyse des dynamiques collectives de sous-groupes d'apprenants Massive Open Online Courses (MOOCs) have seen their numbers increase significantly since the democratization of the Internet. In addition, recently with the COVID-19 pandemic, the trend has intensified. If communication devices such as discussion forums are an integral part of the learning activities of MOOCs, there is still a lack of tools allowing instructors and researchers to guide and finely analyze the learning that takes place there. Dashboards summarizing students' activites are regularly offered to instructors, but they do not allow them to understand collective activities in the forums. From a socio-constructivist point of view, the exchanges and interactions sought by instructors in forums are essential for learning (Stephens, 2014). So far, studies have analyzed interactions in two ways: semantically but on a small scale or statistically and on a large scale but ignoring the quality of the interactions. The scientific contribution of this thesis relates to the proposal of an interactive detection approach of collective activities which takes into account their temporal, semantic and social dimensions. We seek to answer the problem of detecting and observing the collective dynamics that take place in MOOC forums. By collective dynamic, we mean all the qualitative and quantitative interactions of learners in the forums and their temporal changes. We want to allow instructors to intervene to encourage these activities favorable to learning. We rely on studies (Boroujeni 2017, Dascalu 2017) which propose to combine statistical analysis of interactions and automatic language processing to study the flow of information in forums. But, unlike previous studies, our approach is not limited to global or individual-centered analysis. We propose a method of designing indicators and dashboards allowing changes of scales and customization of views in order to support instructors and researchers in their task of detecting, observing and analyzing collective dynamics. To support our approach, we set up questionnaires and conducted semi-structured interviews with the instructors. As for the evaluation of the first indicators built at each iteration of our approach, we used various data sources and formats: Coursera (CSV), Hangout (JSON), Moodle (SQL)

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Six, Béranger. "Génération automatique de modèles pour la supervision des systèmes dynamiques hybrides : application aux systèmes ferroviaires." Thesis, Lille, 2018. http://www.theses.fr/2018LIL1I048.

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Ce travail de thèse présente différentes contributions pour la génération automatique de modèles représentant les Systèmes Dynamiques Hybrides (SDH) caractérisés par plusieurs modes de fonctionnement. Les composants du système (notamment les capteurs) peuvent être manuellement sélectionnée ou automatiquement exportés à partir des données de Conception Assistée par Ordinateur (CAO) ; ces éléments sont ensuite interconnectés pour reproduire le modèle complet du système industriel. Une fois le modèle créé, des schémas-blocs de simulation et de diagnostic, ainsi que la Matrice de Signature de Fautes (FSM) seront produits. Le logiciel est basé sur les Bonds Graph Hybrides ; la présence de commutations engendre des dynamiques variables (notamment des changements de causalité). Pour lever ces verrous, différents algorithmes sont proposés. En comparaison des logiciels existants, les algorithmes proposés sont valides pour les systèmes continus, discrets ou hybrides. Les théories et algorithmes développés sont appliqués sur un système ferroviaire de freinage électropneumatique This thesis work contributes to perform a automed model builder for Hybrid Dynamic Systems (HDS) with numerous modes. Technological components including sensors with an iconic format can be automatically export from a computer-aided design (CAD) scheme or manually drag from database and interconnected, so as to produce the overall HDS model, following industrial technological schemes. Once the model has been created, block diagram for simulation and diagnosis and a Fault Signature Matrix (FSM) could be generated.The theory and algorithm behind the software are based on Hybrid Bond Graphs (HBG). The switching behaviour engenders variables dynamics (particularly causal changes). To solve this problematic, news algorithm are performed. Compared with developed programs for automated modelling, the presented algorithm are valid for continuous, discrete and hybrid systems. The theory is illustrated by an industrial application which consists of the pneumo-electrical control of rolling stock

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Charpentier, Alan. "Contributions à l’usage des détecteurs de clones pour des tâches de maintenance logicielle." Thesis, Bordeaux, 2016. http://www.theses.fr/2016BORD0131/document.

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L’existence de plusieurs copies d’un même fragment de code (nommées des clones dans lalittérature) dans un logiciel peut compliquer sa maintenance et son évolution. La duplication decode peut poser des problèmes de consistance, notamment lors de la propagation de correction debogues. La détection de clones est par conséquent un enjeu important pour préserver et améliorerla qualité logicielle, propriété primordiale pour le succès d’un logiciel.L’objectif général de cette thèse est de contribuer à l’usage des détecteurs de clones dans destâches de maintenance logicielle. Nous avons centré nos contributions sur deux axes de recherche.Premièrement, la méthodologie pour comparer et évaluer les détecteurs de clones, i.e. les benchmarksde clones. Nous avons empiriquement évalué un benchmark de clones et avons montré queles résultats dérivés de ce dernier n’étaient pas fiables. Nous avons également identifié des recommandationspour fiabiliser la construction de benchmarks de clones. Deuxièmement, la spécialisationdes détecteurs de clones dans des tâches de maintenance logicielle.Nous avons développé uneapproche spécialisée dans un langage et une tâche (la réingénierie) qui permet aux développeursd’identifier et de supprimer la duplication de code de leurs logiciels. Nous avons mené des étudesde cas avec des experts du domaine pour évaluer notre approche The existence of several copies of a same code fragment—called code clones in the literature—in a software can complicate its maintenance and evolution. Code duplication can lead to consistencyproblems, especially during bug fixes propagation. Code clone detection is therefore a majorconcern to maintain and improve software quality, which is an essential property for a software’ssuccess.The general objective of this thesis is to contribute to the use of code clone detection in softwaremaintenance tasks. We chose to focus our contributions on two research topics. Firstly, themethodology to compare and assess code clone detectors, i.e. clone benchmarks. We perform anempirical assessment of a clone benchmark and we found that results derived from this latter arenot reliable. We also identified recommendations to construct more reliable clone benchmarks.Secondly, the adaptation of code clone detectors in software maintenance tasks. We developed aspecialized approach in one language and one task—refactoring—allowing developers to identifyand remove code duplication in their softwares. We conducted case studies with domain experts toevaluate our approach

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