Accéleration des traitements de la sécurité mobile avec le calcul parallèle

Résumé

L’accélération des traitements relatifs à la sécurité mobile est devenue l’un des problèmes les plus importants vu la croissance exponentielle et l’impact important des attaques ciblant ces plateformes. Il est important de protéger les informations sensibles au sein des téléphones mobiles à travers l’implantation de systèmes de détection de malwares ainsi que le chiffrement des données dans le but de maintenir un plus haut niveau de sécurité. En effet, pour détecter les applications malveillantes, un antivirus analyse un flux de données important et le compare avec une base de données de signatures de malwares. Malheureusement, comme le nombre de menaces augmente continuellement, le nombre de signatures de codes malveillants augmente proportionnellement. Ceci rend le processus de détection plus complexe pour les téléphones mobiles, surtout qu’ils sont limités en termes de mémoire, de batterie et de capacité de traitement. Comme le niveau de sécurité de ces systèmes s’aggrave, la capacité de calcul parallèle pour les téléphones mobiles est de mieux en mieux améliorée avec l’évolution des unités de traitement graphiques mobiles (GPU). Dans ce mémoire, nous allons porter l’accent sur comment nous pouvons tirer profit de l’évolution des capacités de traitement parallèle des appareils mobiles afin d’accélérer la détection des logiciels malveillants ainsi que les traitements de cryptographie sur les téléphones Android. Dans ce but, nous avons conçu et mis en oeuvre une architecture parallèle pour les appareils mobiles qui exploite les capacités de calcul des GPUs mobiles et le traitement distribué sur les clusters. Une série de techniques de calcul et d’optimisation de la mémoire est proposée pour augmenter l’efficacité de la détection et le débit d’exécution. Les résultats de ce travail de recherche nous mènent à conclure que les GPUs mobiles peuvent être utilisées efficacement pour accélérer la détection des malwares pour les téléphones mobiles ainsi que les traitements cryptographiques. Les résultats montrent également que l’architecture locale proposée sur les téléphones mobiles peut être étendue à une architecture de cluster afin d’avoir un taux d’accélération de traitement plus important lorsque les ressources du téléphone mobile sont occupées.

Date	31 mars 2016
langue originale	Français
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Chamseddine Talhi (Directeur(-trice)) & Wahab Hamou-Lhadj (Codirecteur(-trice))