Thèse Détection d'Intrusion par Observation Distribuée d'Indicateurs Physiques Radiofréquences H/F

Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université de Lille École doctorale : MADIS Mathématiques, sciences du numérique et de leurs interactions Laboratoire de recherche : CRIStAL - Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille Direction de la thèse : Michael HAUSPIE ORCID 0000000193087616 Début de la thèse : 2026-09-01 Date limite de candidature : 2026-06-05T23:59:59 L'Internet des Objets est en plein essor. Des scénarios de plus en plus nombreux mettent en oeuvre des objets informatiques connectés à l'aide d'une interface de communication radio. Les technologies utilisées pour la mise en réseau de ces objets varient et de multiples standards ont vu le jour pour répondre à la question de la communication de ces objets 'informatisés'. On peut citer Bluetooth pour les réseaux personnels, Zigbee pour la domotique, LoRaWAN pour les réseaux étendus basse consommation. De par la constante évolution des besoins en débits et en faible latence, de plus en plus d'équipements IoT ou industriels amorcent une transition vers l'utilisation de la 5G.

Dans le milieu industriel notamment, la possibilité de déployer des réseaux 5G privés est vue comme un moyen pour les acteurs d'allier les performances et la polyvalence des réseaux cellulaires à la promesse d'un contrôle complet sur les données sensibles échangées. Ce contrôle permet alors d'assurer la sécurité et la stricte confidentialité des équipements déployés sur les sites industriels. Des grands groupes comme ArcelorMittal, Schneider ou encore Alcatel Submarine Networks ont récemment déployé des réseaux privés 5G dans leurs usines. Ces entreprises peuvent alors utiliser toute la souplesse des équipements 5G existant (téléphones, tablettes...) mais également connecter leurs équipements industriels afin de mettre en place des outils de pilotage, contrôle et surveillance de leurs installations sur des sites industriels très étendus. Cependant, en remplaçant les connexions filaires par une connexion 5G des équipements, les entreprises concernées s'ouvrent à une nouvelle classe d'attaque qui permet à des acteurs malveillants de pénetrer ou perturberleur réseau de contrôle industriel sans avoir à s'introduire physiquement sur le site. Pour ces scénarios industriels, les attaques cyber peuvent avoir un dangereux impact sur le monde réel et provoquer des défaillances allant jusqu'à la mise en danger de la vie des utilisateurs.

Si toutes ces technologies sont différentes et sont amenées à évoluer, elles ont toutes en commun le fait d'être basées sur la transmission d'information par ondes radiofréquences et ce fait restera vrai pour les réseaux du futur. Dès lors, étudier de façon approfondie les caractéristiques physiques des transmissions radiofréquences peut nous aider à protéger les réseaux sans fil actuels et à venir en détectant les tentatives d'intrusion informatique dans le réseau ou même simplement dans l'enceinte physique de la zone à protéger (il s'agirait ici plutôt de détection d'intrus que d'intrusion). Le sujet de la thèse propose d'élaborer un système de protection permettant (1) de détecter un attaque, (2) de localiser l'attaquant et (3) d'utiliser les caractéristiques de l'attaque pour adapter le réseau et répondre à celle-ci.
La thèse se déroulera dans l'équipe 2XS du Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL, CNRS 9189). Elle est financée par le programme PEPR Cybersécurité de l'ANR et s'inscrit en collaboration avec le projet Superviz.