Les systèmes en réseau constituent la pierre angulaire de nombreuses infrastructures essentielles, allant du cloud aux réseaux de contrôle industriel, ainsi qu’à l’Internet des objets (IoT). Ces systèmes se coordonnent entre eux pour accomplir des tâches et des services complexes à valeur ajoutée. Dans ce contexte, l’objectif de mes travaux porte sur le développement de nouvelles approches de monitorage et de renforcement de la sécurité pour ces systèmes.

Un premier axe de travail s’est focalisé sur de nouvelles techniques basées sur l’apprentissage par renforcement, pour un monitorage adaptatif et à faible coût dans les réseaux IoT. Ces approches ont été étendues aux dispositifs mobiles afin de générer automatiquement des fonctions et des politiques de sécurité déployées dans le cloud ou sur les équipements, garantissant ainsi une meilleure sécurité et une utilisation optimisée des ressources.

Un deuxième axe porte sur l’analyse des attaques furtives dans les systèmes de contrôle distribués. Nous avons conçu et mis en œuvre une méthode permettant de détecter avec une grande précision ces attaques, en exploitant des techniques d’apprentissage automatique.

Un troisième axe a été consacré à la répartition et à la distribution automatiques d’une politique de sécurité dans les réseaux programmables, tout en respectant les contraintes de leurs ressources limitées. En particulier, nos algorithmes permettent une meilleure distribution de ces règles de sécurité sans surcoût, tout en conservant la sémantique de la politique initiale.