De l’analyse de cybersécurité à la détection d’attaques dans les systèmes à événements discrets temporisés et probabilistes : application au secteur maritime

Dans cette thèse, nous abordons le défi croissant d'assurer la sécurité des systèmes cyber-physiques contre les cyber-menaces. Le travail est mené dans le cadre des systèmes à événements discrets temporelle et probabiliste, offrant une base rigoureuse pour la modélisation et l'analyse. Les contributions se concentrent sur la proposition de nouvelles métriques quantitatives pour une analyse a priori et a posteriori de l'exposition du système aux cyber-attaques dans un cadre temporel et probabiliste. Une autre contribution consiste à fournir des approches pour évaluer la performance des mécanismes de détection en ce qui concerne la réactivité, l'exactitude et le retard de détection en cas d'attaques permanentes et intermittentes. Enfin, nous proposons également des approches basées sur les données pour l'estimation de l'état des systèmes à événements discrets temporelle et probabiliste à l'aide des réseaux de neurones artificiels, avec une application à la détection des attaques. Sans connaissance préalable du modèle formel, la méthode s'appuie sur les données historiques du système pour former des réseaux de neurones qui calculent la probabilité des états en utilisant à la fois les observations et les informations temporelles. Ensemble, ces contributions offrent un cadre permettant de sécuriser les systèmes cyber-physiques contre les cyber-menaces. Pour chacune des contributions, une application sur un système maritime est présentée.