Encadrement Doctoral

Encadrements

128 travaux de recherche disponibles

MASTER
2018 - 2018

Etude et Mise en Place d’un SOC avec Splunk

Doctorant : Ndeye Penda FALL

Ce document est un mémoire de fin de cycle en vue de l’obtention du Diplôme de Master 2 Réseaux Sécurité et Systèmes Distribués. Il présente la réalisation d’un projet effectué dans le cadre d’un stage à Atos Sénégal portant sur l’ « Etude et la mise en place d’un SOC (Security Operations Center) sur Splunk » Plus que jamais, la numérisation des entreprises s’accélère. Dans ce contexte, les exemples d’attaques liés à internet déroulants de la transformation digitale sont de plus en plus nombreux. En effet, les risques de faille de sécurité ne cessent de s’intensifier, ce qui nous amène à penser à une approche rigoureuse de la Cybersécurité. Nous devons être en mesure de protéger les utilisateurs et les entreprises de la « Cybermenace » en constante évolution. Consciente de ces menaces, l’entreprise Atos Sénégal a décidé d’exploiter cette branche de la cybersécurité par l’étude et la mise en place d’un SOC sur un outil nommé Splunk pour plus de visibilité par rapport à ces menaces et pouvoir remédier aux éventuels incidents de sécurité qu’elles peuvent engager. Pour ce faire on passera par : • La mise en place d’une plateforme SOC qu’on aura à sécuriser, • La définition des processus pour la mise en place du SOC, • L’implémentation de quelques cas d’utilisation, • Concevoir un module permettant l’automatisation des tests d’intrusion et la simulation de certains équipements.

Université Gaston Berger Soutenue le 05/12/2018
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DOCTORAT
2016 - 2019

Mobilité et phénomènes de propagation dans les réseaux complexes temporels

Doctorant : Djibril MBOUP

Co-encadrants : Pr Moussa LO

Un réseau est dit complexe lorsqu’il met en interaction un grand nombre de nœud dont le comportement global n’est pas déductible des comportements individuels : on parle ainsi de phénomène d’émergence. Ce type de réseau concerne Internet, les réseaux sociaux, les réseaux métaboliques, les réseaux de téléphonie, les réseaux de transport, les réseaux de contacts humains, les réseaux d’informations comme le Web. En plus, les réseaux sont le siège de plusieurs phénomènes dynamiques tels que la naissance des structures de communauté, la formation d’opinion, la diffusion d’information, la propagation d'épidémies, la synchronisation, etc. Dans le contexte des réseaux temporels de contacts ou de proximité, il arrive que la dynamique externe devienne non négligeable et influe sur la dynamique interne du réseau. La mobilité des individus est un élément crucial pour savoir par exemple comment un agent pathogène se propage dans un réseau de contact personne `a personne. De nouvelles perspectives de recherche s’ouvrent dans ce domaine avec l’apparition de nouvelles sources de données provenant des réseaux de téléphonie mobile, des réseaux sociaux en ligne, des GPS, des capteurs et des traces de Bluetooth mais aussi avec les nouvelles approches de modélisation (Temporal Networks, Multiplex Networks, Réseaux Adaptatifs, Attachement Préférentiel et variantes) permettant d’étudier la dynamique dans ces réseaux. L’objectif de cette thèse s’adresse essentiellement à l’étude de processus dynamiques (modèle SIS, Suspected-Infected-Suspected) dans un réseau complexe temporel (Time-Varying Graph) en se focalisant sur l’impact de la mobilité dans l’´évolution du graphe de contacts temporels ainsi que sur le processus de contamination et de propagation. En s’appuyant sur des traces générées à partir des modèles de mobilité synthétiques (Random Waypoint, Gauss-Markov, Truncated Levy Walk, Spatio-TEmporal Parametric Stepping), nous avons étudié la topologie des réseaux de contacts temporels en comparaison avec ceux obtenus à partir des traces réelles. Nous avons, d’une part, développé un modèle qui prend en compte la relation qui existe entre la mobilité et le processus de propagation en redéfinissant un nouveau taux de transmissibilité (spreading rate), noté ici par β, dépendant du facteur de distance-proximité. D’autre part, nous avons proposé un autre modèle SIS qui ajoute l’impact du voisinage avec les nœuds infectés, en plus de la proximité, sur la probabilité d’infection. Mots-clés : Réseaux complexes, Réseaux dynamiques, Réseaux temporels, Processus épidémique, Propagation épidémique, Phénomène dynamique, Modèle de mobilité

Université Gaston Berger Soutenue le 12/06/2019
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