Browsing by Author "Hayette , Zeghida"
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Item Méthodes Intelligentes pour la Sécurisation de l’Internet des Objets (IoT)(UNIVERSITÉ 20 AOÛT 1955 SKIKDA, ALGÉRIE, 2025) Hayette , Zeghida; Mehdi , BoulaicheL’Internet des objets (IoT) représente un vaste réseau d’appareils interconnectés, allant des véhicules et appareils électroménagers à divers objets physiques équipés de capteurs, de logiciels et de connectivité. Ces appareils sont conçus pour collecter, partager et répondre aux données, permettant ainsi des interactions fluides avec leur environnement, d’autres systèmes et des personnes. En prenant en charge une prise de décision intelligente et automatisée, l’IoT a apporté des changements transformateurs dans des domaines tels que les maisons intelligentes, les infrastructures urbaines, les opérations industrielles et les soins de santé, favorisant ainsi une plus grande effcacité, innovation et commodité. Pour permettre la communication entre les appareils, l’IoT exploite divers protocoles. Parmi ceux-ci, le protocole Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) joue un rôle central dans de nombreux systèmes IoT. MQTT est un protocole de messagerie léger de publicationabonnement spécialement conçu pour une communication effcace dans des environnements aux ressources limitées. Cependant, malgré son adoption généralisée, MQTT ne dispose pas de fonctionnalités de sécurité intégrées robustes, ce qui le rend vulnérable à toute une série de cybermenaces, notamment les accès non autorisés, l’interception de données , les attaques par déni de service et d’autres. Ces problèmes de sécurité sont particulièrement critiques à mesure que les réseaux IoT continuent de se développer et de s’intégrer dans les infrastructures essentielles, augmentant ainsi leur exposition aux risques potentiels. Cette thèse explore l’écosystème IoT en se concentrant sur le protocole MQTT, en abordant ses faiblesses de sécurité et en soulignant la nécessité de mécanismes de protection effcaces. Elle propose notamment l’intégration de systèmes de détection d’intrusions (IDS) optimisés par des techniques d’apprentissage automatique (ML) et d’apprentissage profond (DL) comme solution robuste pour la protection des environnements IoT basés sur MQTT. Les méthodes de sécurité traditionnelles sont souvent ineffcaces dans de tels contextes en raison des ressources de calcul limitées des appareils IoT. Par conséquent, cette recherche développe des infrastructures IDS légères et basées sur les données, capables d’analyser le trafic en temps réel pour détecter les anomalies et prévenir les intrusions. En exploitant des algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond, notamment des modèles avancés tels que les réseaux antagonistes génératifs (GAN), les solutions IDS proposées visent à identifier proactivement les comportements suspects et à atténuer les menaces émergentes. Le résultat est une infrastructure de sécurité résiliente et intelligente qui renforce la confidentialité, la fiabilité et la fiabilité des communications MQTT. En fin de compte, ce travail contribue à faire progresser l’état de la cybersécurité de l’IoT en fournissant des stratégies IDS pratiques, adaptatives et évolutiveItem Méthodes Intelligentes pour la Sécurisation de l’Internet des Objets (IoT)(UNIVERSITÉ 20 AOÛT 1955 SKIKDA, ALGÉRIE, 2025) Hayette , Zeghida; Mehdi , BoulaicheL’Internet des objets (IoT) représente un vaste réseau d’appareils interconnectés, allant des véhicules et appareils électroménagers à divers objets physiques équipés de capteurs, de logiciels et de connectivité. Ces appareils sont conçus pour collecter, partager et répondre aux données, permettant ainsi des interactions fluides avec leur environnement, d’autres systèmes et des personnes. En prenant en charge une prise de décision intelligente et automatisée, l’IoT a apporté des changements transformateurs dans des domaines tels que les maisons intelligentes, les infrastructures urbaines, les opérations industrielles et les soins de santé, favorisant ainsi une plus grande effcacité, innovation et commodité. Pour permettre la communication entre les appareils, l’IoT exploite divers protocoles. Parmi ceux-ci, le protocole Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) joue un rôle central dans de nombreux systèmes IoT. MQTT est un protocole de messagerie léger de publicationabonnement spécialement conçu pour une communication effcace dans des environnements aux ressources limitées. Cependant, malgré son adoption généralisée, MQTT ne dispose pas de fonctionnalités de sécurité intégrées robustes, ce qui le rend vulnérable à toute une série de cybermenaces, notamment les accès non autorisés, l’interception de données , les attaques par déni de service et d’autres. Ces problèmes de sécurité sont particulièrement critiques à mesure que les réseaux IoT continuent de se développer et de s’intégrer dans les infrastructures essentielles, augmentant ainsi leur exposition aux risques potentiels. Cette thèse explore l’écosystème IoT en se concentrant sur le protocole MQTT, en abordant ses faiblesses de sécurité et en soulignant la nécessité de mécanismes de protection effcaces. Elle propose notamment l’intégration de systèmes de détection d’intrusions (IDS) optimisés par des techniques d’apprentissage automatique (ML) et d’apprentissage profond (DL) comme solution robuste pour la protection des environnements IoT basés sur MQTT. Les méthodes de sécurité traditionnelles sont souvent ineffcaces dans de tels contextes en raison des ressources de calcul limitées des appareils IoT. Par conséquent, cette recherche développe des infrastructures IDS légères et basées sur les données, capables d’analyser le trafic en temps réel pour détecter les anomalies et prévenir les intrusions. En exploitant des algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond, notamment des modèles avancés tels que les réseaux antagonistes génératifs (GAN), les solutions IDS proposées visent à identifier proactivement les comportements suspects et à atténuer les menaces émergentes. Le résultat est une infrastructure de sécurité résiliente et intelligente qui renforce la confidentialité, la fiabilité et la fiabilité des communications MQTT. En fin de compte, ce travail contribue à faire progresser l’état de la cybersécurité de l’IoT en fournissant des stratégies IDS pratiques, adaptatives et évolutives pour protéger les appareils interconnectés dans un monde de plus en plus numérique