1. Détection d’intrusions fédérée et semi-supervisée pour l’IoT
- Author
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Aouedi, Ons, Piamrat, Kandaraj, Muller, Guillaume, Singh, Kamal, Software Stack for Massively Geo-Distributed Infrastructures (STACK), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Centrale de Nantes (Nantes Univ - ECN), Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes université - UFR des Sciences et des Techniques (Nantes univ - UFR ST), Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Nantes Université (Nantes Univ), STR (LS2N - équipe STR ), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), Nantes Université (Nantes Univ)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Département Automatique, Productique et Informatique (IMT Atlantique - DAPI), IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), École des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne MSE), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Clermont Auvergne (UCA)-Institut national polytechnique Clermont Auvergne (INP Clermont Auvergne), Université Clermont Auvergne (UCA)-Université Clermont Auvergne (UCA), Institut Henri Fayol (FAYOL-ENSMSE), Département Informatique et systèmes intelligents ( FAYOL-ENSMSE), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE), Département Réseaux, Sécurité et Multimédia (RSM), and Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-Télécom Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)
- Subjects
[INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation - Abstract
International audience; Contexte : IoT Industriel (IIoT)L’« Industrial Internet of Thing » (IIoT) est un réseau de petits appareils (capteurs « intelligents ». . . ) exécutant des applications industrielles. Il permet la création services riches, fondés surles données : surveillance d’usines, prédiction de pannes, planification dynamique. . . Il est le socle fondateur de l’industrie du futur. À ce titre, il est en plein essor.Problème : CyberSécuritéDu fait de la criticité des installations sur lesquelles elles sont installées, ces applications sont la cible denombreuses attaques, visant soit à paralyser l’infrastructure (ex. : « Colonial Pipeline » en mai 2021),soit à voler des données sensibles (propriété intellectuelle, données personnelles. . . ).Solution : Système de Détection d’Intrusions (IDS)Les systèmes de détection d’intrusions permettent de détecter et réagir rapidement pour contrer cesattaques. Les systèmes actuels s’appuient sur du Machine Learning, afin d’être en mesure de s’adapteraux nouveaux types d’attaques.
- Published
- 2022