Adaptive context-aware security for android and IoT smart applications

Résumé

La notion de la sensibilité au contexte lors dû l’utilisation des applications mobiles attire de plus en plus l’attention, de nombreuses applications doivent s’adapter aux environnements physiques des utilisateurs et des appareils, tels que la localisation, l’heure, la connectivité, les ressources, etc. En outre, prédire les activités sensibles au contexte à l’aide des techniques d’apprentissage automatique évoluent chaque jour pour devenir plus facilement disponibles en tant que le moteur majeur de la croissance des applications IoT qui réponds aux besoins des futur environnements autonome intelligents. Cependant, avec les risques de sécurité croissante d’aujourd’hui dans les techniques cloud émergents, partager des capacités de données massives, imposer les exigences de la réglementation sur la confidentialité et émergence de nouvelles technologies multi-utilisateurs, multi-profils, multi-smartphones, il y a un besoin croissant des nouvelles approches pour relever les nouveaux défis de l’autonomie de la prise de conscience du contexte et leurs modèles de sécurité précis. Récemment, de nombreux intérêts de recherche qui ont été écrits ont ciblé des différents aspects de la sensibilité au contexte à la sécurité Android et aux environnements intelligents IoT. Pourtant, aucune des œuvres existantes répond aux exigences de nos scénarios réels pour la création automatique des politiques de sécurité qui se basent sur le contexte, et le chiffrement automatisé selon ces politiques générées automatiquement. Se basant sur ces faits, cette thèse comble le manque des résultats des recherches existantes. En particulier, les apports de cette thèse sont triples: (1) Fournir un Framework des politiques de sécurité pour le contrôle des communications internes entre les applications Android afin d’atténuer les fuites de confidentialité. (2) Définir un langage de spécification des politiques de sécurité formelles sensibles au contexte qui décrit effectivement les consentements définis par les utilisateurs. (3) Fournir une nouvelle création dynamique sécurisée des politiques sensibles au contexte, réalisé en utilisant les techniques d’apprentissage intelligents qui tirent parti du chiffrement par attributs (ABE) pour le chiffrement dynamique. Divers prototypes qui ont été développés et évalués par des expériences approfondies par lesquels les résultats ont prouvé l’efficacité des solutions proposées. Finalement, la solution respecte les nouvelles réglementations imposées en matière de confidentialité et exploite toute la puissance des environnements intelligent de l’IoT.

Date	9 août 2023
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Chamseddine Talhi (Directeur(-trice))