A safety approach for CPS-IoT
Une démarche de sûreté pour les CPS-IoT
Résumé
For several years, we have been witnessing a convergence between cyber-physical systems (CPS) and the Internet of Things (IoT). CPS integrate embedded systems with their physical and human environment by ensuring communication between different sensors and actuators. The IoT targets the network and communication protocols between connected objects. This convergence offers prospects for various applications ranging from connected vehicles to smart grids and the factories of the future. The aim of this thesis is to ensure and guarantee the operational safety of CPS-IoT systems. For this, we have considered a specific case study throughout the thesis which is UAVs. Initially, we focused on the different methods of analysis of operational safety that already exist. These methods have proved their worth for the design and implementation of on-board systems. Throughout this process, we tried to answer the following question: are these existing methods adequate to perform the necessary safety analyses for CPS-IoT? It was concluded that new approaches to analyse the safety of operation of CPS-IoT systems are needed due to the significant complexity of these systems. As a second step, a methodology for predictive analysis of the resilience of CPS-IoTs was proposed. Resilience is defined as being the ability of a system to tolerate failures, to continue to provide the requested service while considering the various internal and external constraints of the system. Two different types of resilience have been differentiated: endogenous and exogenous resilience. Endogenous resilience is the inherent ability of the system to detect and deal with internal faults and malicious attacks. Exogenous resilience is the ongoing ability of the system to maintain safe operation in its surrounding environment. The last part of our work was to investigate the impact of artificial intelligence on the safe operation of CPS-IoTs. More specifically, we looked at how artificial intelligence could be used to enhance UAV safety in the path planning phase. The results obtained were compared with existing planning algorithms.
Depuis plusieurs années, nous assistons à une convergence entre les systèmes cyber-physiques (CPS) et l’Internet des Objets (IoT). Les CPS intègrent les systèmes embarqués avec leur environnement physique et humain en assurant une communication entre différents capteurs et actionneurs. L’IoT vise le réseau et les protocoles de communication entre les objets connectés. Cette convergence offre des perspectives d’applications diverses allant des véhicules connectés aux réseaux électriques intelligents ainsi qu’aux usines du futur. Le but de cette thèse est d’assurer et garantir la sûreté de fonctionnement des systèmes CPS-IoT. Pour ceci, nous avons considéré un cas d’étude spécifique tout au long de la thèse qui est les drones. Dans un premier temps, on s’est focalisé sur les différentes méthodes d’analyse de sûreté de fonctionnement qui sont déjà existantes. Ces méthodes ont fait leurs preuves pour la conception et la réalisation des systèmes embarqués. Tout au long de ce process, on a essayé de répondre à la question suivante: est-ce que ces méthodes existantes sont adéquates pour réaliser les analyses de sûreté de fonctionnement nécessaires pour les CPS-IoT? On a conclu la nécessité de nouvelles approches pour analyser la sûreté de fonctionnement des systèmes CPS-IoT du fait de la complexité significative de ces systèmes. Dans un second temps, on a proposé une méthodologie pour l’analyse prédictive de la résilience des CPS-IoT. La résilience est définie comme étant la capacité d’un système à tolérer les pannes, à continuer à fournir le service demandé tout en considérant les différentes contraintes internes et externes au système. On a différencié deux types différents de résilience qui sont la résilience endogène et exogène. La résilience endogène est la capacité inhérente du système à détecter et à traiter les défauts internes et les attaques malveillantes. La résilience exogène est la capacité permanente du système à maintenir un fonctionnement sûr dans son environnement ambiant. La dernière partie de notre travail a consisté à investiguer l’impact de l’intelligence artificielle sur la sûreté de fonctionnement des CPS-IoT. Plus spécifiquement, on s’est intéressé à comment serait-il possible d’utiliser l’intelligence artificielle pour accroître la sûreté des drones lors de la phase de planification de chemin. Les résultats obtenus ont été comparés avec les algorithmes de planification existants.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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