Dinh Duy Kha NGUYEN a soutenu sa thèse le 23/09/2026.
Lieu : amphithéâtre Clémence Royer, Bâtiment 321, Jacqueline Ferrand, Dept. GM, INSA Lyon, Villeurbanne
Détection fondée sur des modèles comportementaux et évaluation probabiliste des cyberattaques dans les systèmes de surveillance
Jury :
Rapporteurs :
M. Hichem SNOUSSI, Professeur des Universités, Université Technologique de Troyes, France
M. Jakub MOŻARYN, Assistant Professor, Warsaw University of Technology, Pologne
Examinatrice :
Mme. Oum-El-Kheir AKTOUF, Professeure des Universités, Grenoble INP, Université de Grenoble, France
France
Encadrement :
M. Eric ZAMAÏ , Professeur des universités, Ampère INSA-Lyon, directeur de thèse
M. Cédric ESCUDERO , Maître de Conférences, Ampère INSA-Lyon, co-encadrant
Résumé : Les systèmes cyber-physiques (CPS) modernes sont essentiels à des secteurs tels que l’énergie, les transports et l’industrie manufacturière. Ces systèmes reposent sur une surveillance continue pour soutenir la maintenance prédictive et garantir la sécurité des opérations. Cependant, leur dépendance croissante aux données les rend vulnérables aux cyberattaques. Alors qu’une grande partie de la recherche se concentre sur les attaques contre la boucle de contrôle, cette thèse aborde une menace émergente plus subtile : les attaques ciblant les systèmes de surveillance. Dans ces scénarios, les attaquants ne cherchent pas nécessairement à perturber directement les opérations physiques. Ils manipulent plutôt les données des capteurs pour tromper le système de surveillance. Ils peuvent ainsi dissimuler des défaillances réelles, entraînant des retards de maintenance dangereux, ou créer de fausses alertes conduisant à des arrêts inutiles et coûteux. Comme ces signaux trompeurs imitent souvent les schémas de dégradation naturelle du système, distinguer une défaillance authentique d’une attaque malveillante constitue un défi scientifique majeur. Cette recherche, menée dans le cadre du projet RAILMON, comble cette lacune en développant un cadre de détection robuste. Notre approche est structurée autour de trois piliers principaux. Premièrement, nous utilisons des techniques d’optimisation pour analyser comment un attaquant intelligent peut générer des signaux furtifs imitant les défaillances du système. Cela nous permet de comprendre les limites réelles des défenses de surveillance actuelles. Deuxièmement, nous utilisons une banque de modèles combinée à des observateurs par modes glissants (SMO) pour reconstruire avec précision les déviations injectées par l’attaquant. Troisièmement, nous traitons ces reconstructions à travers une couche de filtrage probabiliste. Cela permet au système de distinguer le comportement normal, les défaillances réelles du système et les manipulations malveillantes. Les principales contributions de cette thèse incluent la formalisation des attaques trompeuses sur la surveillance, le développement de méthodes de reconstruction fiables et une nouvelle stratégie de prise de décision pour assurer l’intégrité des données dans les environnements industriels.
Mots-clés : Commande sûre, Détection, Cyberattaques, Cyber résilience