Year: 2017
Type: dissertation
Abstract: Dans cette thèse, nous dressons tout d'abord un bilan des différentes techniques d'identification de trafic et constatons l'absence de solution permettant une identification du trafic HTTPS à la fois précise et respectueuse de la vie privée des utilisateurs. Nous nous intéressons dans un premier temps à une technique récente, néanmoins déjà déployée, permettant la supervision du trafic HTTPS grâce à l'inspection du champ SNI, extension du protocole TLS. Nous montrons que deux stratégies permettent de contourner cette méthode. Comme remédiation, nous proposons une procédure de vérification supplémentaire basée sur un serveur DNS de confiance. Les résultats expérimentaux montrent que cette solution pragmatique est efficace. Ensuite, nous proposons une architecture qui permet l'identification des services dans le trafic HTTPS, en se basant sur l'apprentissage automatique. Nous avons ainsi défini un nouvel ensemble de caractéristiques statistiques combinées avec une identification à deux niveaux, identifiant d'abord le fournisseur de services, puis le service, selon notre évaluation à partir de trafic réel. Enfin, nous améliorons cette architecture afin de permettre l'identification du trafic en temps réel en ne considérant que les premiers paquets des flux plutôt que leur totalité. Pour évaluer notre approche, nous avons constitué un dataset comportant les flux complets de chargement des principaux sites web et l'avons rendu public pour comparaison. Nous présentons également un prototype de logiciel reconstituant les flux HTTPS en temps réel puis les identifiant
Source: theses.fr (ABES)
Author: Shbair, Wazen M.
Language: English
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7047747011