Encadrement Doctoral

Encadrements

128 travaux de recherche disponibles

MASTER
2025 - 2025

Mise en place et configuration d’un pare-feu Fortigate pour la sécurisation et le contrôle du trafic réseau

Doctorant : Ahmed Mohamed Salem El Mokhtar

Ce stage porte sur l’implémentation et la configuration d’un pare-feu FortiGate au niveau du ministère de la Transition Numérique, de l’Innovation, et de la Modernisation de l’Administration. L’objectif principal est de sécuriser et contrôler le trafic bidirectionnel entre le réseau interne et Internet, afin de prévenir les intrusions et garantir le bon fonctionnement des services. Le rapport propose une description et une analyse des étapes réalisées lors du déploiement de la solution FortiGate allant de l’analyse des besoins jusqu’à la mise en opération des équipements, y compris les politiques de sécurité et la supervision du réseau. Il décrit aussi les problèmes qui ont surgi et les mesures qui ont été prises pour y remédier, ce qui souligne l’importance d’une infrastructure réseau couverte de sécurité pour protéger les données sensibles du gouvernement.

Université Gaston Berger Soutenue le 11/03/2025
DOCTORAT
2025

Contribution aux techniques de compression

Doctorant : Babacar Isaac DIOP

En qualité de : Rapporteur

Thèse Unique de l’Université Alioune Diop (UAD), soutenue le 16/10/2025 à l’UAD, Bambey, Sénégal Soutenue le 16/10/2025
MASTER
2024 - 2024

Utilisation de Services Natifs AWS pour la Sécurité en Cloud : Intégration de GuardDuty, Macie et Security Hub dans un SIEM

Doctorant : El Hadji Falilou Mbacké Mbaye

Ce mémoire est le fruit de plusieurs mois de recherche et de travail acharné, visant à approfondir les connaissances sur la mise en place et la gestion d'un système de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) dans un environnement cloud AWS. À travers ce document, nous explorerons les différentes composantes essentielles à la sécurité des infrastructures cloud, tout en proposant des méthodologies détaillées pour la configuration et l'optimisation d'un SIEM sur AWS. L'objectif de ce mémoire est de fournir une compréhension claire et pratique des défis et des solutions liées à la sécurisation des environnements cloud à l'aide des technologies AWS.

Université Numérique Cheikh Hamidou Kane Soutenue le 06/09/2024
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MASTER
2024 - 2024

Early Warning Detection et Intelligence Artificielle

Doctorant : Daour DIOP

Ce mémoire a cherché à cartographier une ère nouvelle dans la cybersécurité. Une ère où les systèmes d'alerte précoce alimentés par l'IA ne sont pas simplement des outils, mais des partenaires intelligents dans la défense du cyberespace. Dans un monde où la vitesse des attaques ne cesse d'augmenter, cette alliance offre une défense robuste pour la sécurisation continue de nos systèmes informatiques. Puisse cet étude stimuler de futures avancées, ancrées dans une compréhension approfondie des enjeux et portées par la quête d'une cybersécurité optimale.

Université Numérique Cheikh Hamidou Kane Soutenue le 10/05/2024
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MASTER
2024 - 2024

Mise en place d’un serveur de messagerie avec Postfix et Dovecot à l’ENO définitif de Mbour

Doctorant : Ababacar Sadikh MANE

Compte tenu de la composition de l'administration de l'ENO de Mbour repartis en différent services, notamment le service administratif, le service technique et le service pédagogique, et de la sensibilité des données échangées dans le cercle administratif, déployer un service de messagerie serait un atout pour faciliter un échange de données sécurisée en interne.

Université Numérique Cheikh Hamidou Kane Soutenue le 06/01/2024
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MASTER
2024 - 2024

Classification des données de trafic réseau dans l'internet des objets : Approches intégrant des techniques avancées de Machine Learning

Doctorant : Pauline Djessiordine SENE

L'Internet des Objets (IoT) représente une révolution technologique majeure, connectant une multitude d'appareils intelligents pour créer un écosystème dynamique et interconnecté. Au cœur de cette transformation, la gestion du trafic réseau est essentielle pour assurer une communication fluide entre les dispositifs connectés. Avec la croissance rapide des appareils, cette tâche devient de plus en plus complexe. La classification des données de trafic réseau est donc un défi crucial, nécessitant des solutions innovantes pour garantir la sécurité, la performance et la fiabilité des réseaux. Les méthodes traditionnelles de gestion du trafic tels que la détection d'intrusion, la prévention des attaques DDoS (Distributed Denial of Service), et la mise en œuvre de pare-feu pour protéger le réseau contre les menaces ne suffisent plus face à la diversité des applications et des flux de données générés par les dispositifs IoT. Ce mémoire se penche sur la classification multi-classe des données de trafic réseau dans l'Internet des Objets en utilisant des techniques avancées de Machine Learning (ML). L'objectif est de développer des modèles adaptatifs capables de comprendre et de catégoriser efficacement les données de trafic, améliorant ainsi la gestion et la sécurité des réseaux. Dans ce travail, nous avons proposé trois modèles de Machine Learning (Arbre de Décision, RandomForest et AdaBoost), un modèle de réseau de neurone artificiel ANN et un modèle de réseau de neurone récurrent RNN en utilisant le dataset CIC-IoT-dataset2022 Les résultats montrent que DecisionTree et RandomForest sur-apprennent aux données d'entraînement. Cela signifie qu'ils sont très performants sur ces données, mais généralisent mal sur de nouvelles données. En revanche, le fait qu'AdaBoost n'atteigne pas un score parfait sur les données d'entraînement indique qu'il ne sur-apprend pas autant. AdaBoost se concentre sur l'amélioration progressive de la performance, ce qui conduit souvent à une meilleure généralisation sur les données de test. Le modèle de réseau de neurones à 4 couches a montré une précision de 97,98%, tandis que le RNN simple a atteint 98%. En conclusion, nous avons mis en place un modèle IA appris à partir de données réelles qui nous permet de faire une classification efficace des données de trafic réseau.

Université Gaston Berger Soutenue le 05/08/2024
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MASTER
2024 - 2024

Automatisation d’un processus de durcissement de serveur web

Doctorant : Amath CAMARA

Cette mémoire traite de l'automatisation du processus de durcissement des serveurs web pour renforcer leur sécurité face aux cyberattaques. Le durcissement des systèmes aussi appelé renforcement des systèmes consiste à réduire les vulnérabilités en supprimant les éléments inutiles et en appliquant des configurations de sécurité adaptées. La première partie du document présente les principes et les avantages du renforcement des systèmes, ainsi que ses formes, notamment pour les serveurs, les bases de données et les systèmes d'exploitation. Des normes de sécurité, telles que celles de l'OWASP et de l'ANSSI, sont utilisées pour guider les bonnes pratiques de sécurisation. La deuxième partie détaille les étapes manuelles de sécurisation des serveurs web, incluant les audits de sécurité, la gestion des correctifs et la configuration des pares-feux. Des mesures comme le chiffrement des communications et la gestion des identités et des accès sont également mises en œuvre pour protéger les données sensibles. La troisième partie explore l'automatisation de ces tâches à l'aide d'outils comme Ansible, permettant une gestion centralisée et standardisée des configurations. Des exemples pratiques montrent comment automatiser l'installation de services, la création d'utilisateurs et la configuration de pare-feu pour un serveur web basé sur Apache sous Ubuntu. L'automatisation réduit les erreurs humaines, améliore la résilience du système et simplifie le processus de sécurisation. Ce travail démontre que l'automatisation est une solution efficace pour renforcer la sécurité des serveurs web tout en améliorant leurs performances et leur fiabilité.

Université Gaston Berger Soutenue le 11/12/2024
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MASTER
2024 - 2024

Protocole de confidentialité et d'intégrité dans l'IoT basé sur la technologie BLOCKCHAIN

Doctorant : Moussa NDIAYE

L’Internet des Objets, ou Internet of Things (IoT) en anglais, désigne un réseau de dispositifs physiques connectés à Internet capables de collecter, d’échanger et de transmettre des données en temps réel. Ces objets connectés incluent une large gamme d’appareils, tels que des capteurs, des systèmes domestiques intelligents, des équipements industriels, et bien d’autres. Cependant, cette interconnectivité accrue expose les dispositifs IoT à des risques de sécurité, notamment en matière de confidentialité et d’intégrité des données. Parmi les vulnérabilités majeures, on trouve les risques de piratage, la manipulation des données et les failles de confidentialité. La technologie Blockchain, de plus en plus envisagée pour sécuriser l’IoT, offre un cadre de protection en garantissant l’intégrité et la confidentialité des données échangées entre les dispositifs. Ce mémoire explore précisément les contributions de la Blockchain dans le renforcement de la sécurité de l’IoT, en partant des principes fondamentaux de cette technologie et en examinant les divers domaines d’application de l’IoT et ses principales vulnérabilités. Dans ce contexte, un protocole de sécurité inspiré de la Blockchain est proposé, utilisant des mécanismes de vérification et de signature numérique pour sécuriser les échanges au sein des réseaux IoT. Ce protocole assure l’authenticité des échanges et limite l’accès aux données sensibles aux seuls dispositifs autorisés. En terme, cette étude montre que l’intégration de la Blockchain dans les systèmes IoT constitue une solution efficace pour renforcer la sécurité de ces environnements interconnectés, offrant une meilleure résistance face aux défis de confidentialité et d’intégrité propres aux réseaux IoT.

Université Gaston Berger Soutenue le 11/12/2024
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MASTER
2024 - 2024

Sécurité de l'identité en ligne : étude de l'impact des références vérifiables et des identifiants distribués

Doctorant : Bailo BALDE

Dans cette étude, nous avons explorer les Verifiable Credentials et les Decentralized Identifiers, qui sont des technologies innovantes visant à sécuriser d’avantage et rendre l’identité numérique plus privé dans un contexte décentralisé. À cette fin, nous avons réalisés une analyse documentaire approfondis qui nous aide à bâtir un cadre théorique. Pour ce faire, nous exploitons des sources académiques, des normes internationales du W3C et les rapports des organisations spécialisé afin d’analyser les tendances actuelles et d’identifier les avantages et difficultés de l’utilisation de ces technologies. En outre, nous avons réalisé une analyse de différent cas d’utilisations dans les domaines de l’éducation, de la santé et des services financiers. Dans chaque cas, il a été mise en évidence les fonctions spécifiques de VC et DID pour répondre aux besoins de ces domaines : la vérification des autorisations scolaires et des diplômes, la préservation de la confidentialité des informations de santé sur le patient, et les procédures d’identification de simplifications dans le domaine des services financier. Plateformes vérifiable offrent une haute sécurité, confidentialités et contrôle de l’utilisateur sur les informations et la conformité avec les régulations de la loi. En plus, nous avons regardés comment ces technologies sont utilisés dans des solutions comme Microsoft Entra. Microsoft Entra utilise les VC et DID pour mieux géré les identités d’entreprise. En offrant des identités vérifiables et une meilleure protection des données, Microsoft Entra montre bien les avantage pratique de ces technologies pour les organisations. Cela aides à la fois à garder les informations en sécurités et à gérer les identités numériques plus facilement. Il est important de souligné que, malgré les avantages indéniables des technologies d’identités décentralisés, plusieurs défis demeurent. Parmi eux, on trouve des problèmes d’interopérabilités, des coûts de mises en œuvre souvent élevé et un besoin urgent d’accroitre la sensibilisation tant des utilisateurs que des organisations. Afin de favorisé une adoption plus large de ces solutions, nous proposons plusieurs recommandations. Celles-ci inclus l’établissement de norme commune, l’améliorations de l’interopérabilité entre les différentes plateformes et une sensibilisation accrue des parties prenante sur les bénéfices offerts par les identités décentralisées. Par notre recherche, nous espérons ainsi apporter une contribution significative à la compréhension des perspectives et des effets que peuvent avoir les certificats vérifiable (VC) et les identités décentralisées (DID) sur la gestion des identités numérique.

Université Gaston Berger Soutenue le 18/12/2024
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