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Theses Year : 2021

Heterogeneous IoT network modeling for security evaluation purposes

Modélisation de réseaux IoT hétérogènes à des fins d’évaluation de sécurité

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Abstract

The Internet of Things is evolving rapidly, with more and more protocols and objects being deployed, on a large scale or in closed environments. However, with this proliferation of protocols comes new security issues. Indeed, IoT protocols are heterogeneous, specific to particular needs and used in various application domains, making them complex to secure. Several solutions exist to evaluate and improve the security of complex systems, including intrusion testing. In this thesis, we describe a methodology for modeling heterogeneous IoT networks, used as an analysis support to perform penetration testing. We focus this methodology on short-range IoT protocols such as Zigbee, BLE and OS4I. However, its modular approach allows it to be functional for the largest number of IoT protocols, avoiding modification to add a new protocol. For this purpose, we first present a generic approach, based on four criteria, which allows to describe and compare, according to a homogeneous model, several IoT protocols. We then present a classification of attacks on IoT protocols, in three parts, in order to understand and specify the target of the attack and its impact. These abstract and generic models allow us to build a generic structure, which we call generic packet. Our modeling process, composed of four graphs, is based on this generic packet. We propose an iterative scheme to build these graphs, from the graph representing the point-to-point communications of the network, to the one highlighting the applications detected in the network. The generation of each graph requires the use of functions, taking as input several patterns and the previous graph. Finally, we propose an experimentation platform, composed of several objects, mixing proprietary and configurable devices. It allows the evaluation of our modeling methodology under different experimental conditions. In the ideal case, we find that the modeling detects all the applications deployed in the network. The result is also relevant when we degrade our observation through encrypted communications. Indeed, we then find that all applications are detected, despite a higher number of false positives. All the functions and patterns defined in our modeling methodology are implemented in IoTMap, a framework, which we have released as open source.
L’Internet des objets évolue rapidement, avec toujours plus de protocoles et d’objets déployés, à grande échelle ou dans des environnements cloisonnés. Cependant, avec cette émergence de protocoles, viennent de nouvelles problématiques de sécurité. En effet, les protocoles IoT sont hétérogènes, spécifiques à des besoins particuliers et utilisés dans des domaines d’applications divers, les rendant complexes à sécuriser. Plusieurs solutions existent pour évaluer et améliorer la sécurité des systèmes complexes, notamment le test d’intrusion. Dans cette thèse, nous décrivons une méthodologie de modélisation de réseaux IoT hétérogènes, utilisée comme support d’analyse dans la réalisation de tests d’intrusion. Nous centrons cette méthodologie sur des protocoles IoT à courte portée, tels que Zigbee, BLE et OS4I. Cependant, son approche modulaire lui permet d’être fonctionnelle pour le plus grand nombre de protocoles IoT, sans devoir être modifiée pour l’ajout ou l’évolution d’un protocole. Pour cela, nous présentons d’abord une approche générique, reposant sur quatre critères, qui permet de décrire et comparer, selon un modèle homogène, plusieurs protocoles IoT. Nous exposons, ensuite, une classification des attaques concernant les protocoles IoT, en trois parties, afin de comprendre, préciser la cible de l’attaque et son impact. Ces modèles abstraits et génériques nous permettent ainsi l’élaboration d’une structure générique, que nous appelons paquet générique. C’est sur ce dernier que repose notre processus de modélisation, composé de quatre graphes. Nous proposons une construction itérative de ces graphes, allant du graphe représentant les communications point à point du réseau, jusqu’à celui mettant en évidence les applications détectées dans le réseau. La génération de chaque graphe nécessite l’utilisation de fonctions, prenant en entrée plusieurs patterns et le graphe précédent. Nous proposons enfin une plateforme d’expérimentations, composée de plusieurs objets, mélangeant des dispositifs propriétaires et d’autres configurables. Elle permet notamment l’évaluation de notre méthodologie de modélisation dans des conditions expérimentales différentes. Dans le cas idéal, nous constatons que la modélisation détecte toutes les applications déployées dans le réseau. Le résultat est également pertinent lorsque nous dégradons notre observation par l’utilisation du chiffrement dans les communications. En effet, nous constatons alors que toutes les applications sont détectées, malgré un nombre plus important de faux positifs. L’ensemble des fonctions et patterns définis dans notre méthodologie de modélisation est implémenté dans IoTMap, un framework, que nous avons rendu open source.
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Origin : Version validated by the jury (STAR)

Dates and versions

tel-03404156 , version 1 (26-10-2021)

Identifiers

  • HAL Id : tel-03404156 , version 1

Cite

Jonathan Tournier. Modélisation de réseaux IoT hétérogènes à des fins d’évaluation de sécurité. Intelligence artificielle [cs.AI]. Université de Lyon, 2021. Français. ⟨NNT : 2021LYSEI018⟩. ⟨tel-03404156⟩
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