Analyse structurelle et spectrale des graphes dynamiques pour la détection des attaques
Langue Anglais
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Auteur : Jaber, Majed
Date de soutenance : 19-12-2025

Directeur(s) de thèse : Parrend, Pierre - Deruyver, Aline

Président : Pahl, Marc-Oliver
Rapporteur(s) : Pahl, Marc-Oliver - Legrand, Véronique
Membre(s) du jury : Messai, Mohamed-Lamine - Kanawati, Rushed

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Informatique
Classification : Informatique

Mots-clés libres : Analyse spectrale, Détection d'attaques, Topologies de graphes, Spectre, Laplacien, Valeurs propres, Fenêtrage temporel, Attaques avancées
Mots-clés :
  • Cyberterrorisme
  • Sécurité informatique
Résumé : Cette thèse propose un cadre d’analyse spectrale et structurelle basé sur les graphes pour détecter les cyberattaques dans des réseaux dynamiques et hétérogènes, notamment dans l’Internet des objets médicaux (IoMT). Les modèles d’apprentissage automatique classiques échouent souvent à identifier les attaques faibles ou évolutives en raison de leur nature statique. Pour surmonter cettelimite, trois contributions sont introduites : la méthode Spectral Time-Windowing (SpectraTW),définissant de nouveaux indicateurs spectraux (Connectedness, Wiriness, Flooding, Asymmetry)pour repérer les attaques à faible signal ; la métrique BiFlowness, exploitant la topologie bipartite pour détecter précocement les attaques multi-étapes ; et la bibliothèque open-source Graph Processing for Machine Learning (GPML), un outil Python intégrant séries temporelles, métriques spectrales et graphes pour une analyse cybersécuritaire reproductible. Ces contributions renforcentla précision, la compréhension et la performance de la détection d’attaques dans les environnements IoMT et cyber-physiques.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2025STRAD049
Type de ressource : Thèse