Comprehensive Security Framework for Global Threats Analysis

Cyber criminality activities are changing and becoming more and more professional. With the growth of financial flows through the Internet and the Information System (IS), new kinds of thread arise involving complex scenarios spread within multiple IS components. The IS information modeling and Behavioral Analysis are becoming new solutions to normalize the IS information and counter these new threads. This paper presents a framework which details the principal and necessary steps for monitoring an IS. We present the architecture of the framework, i.e. an ontology of activities carried out within an IS to model security information and User Behavioral analysis. The results of the performed experiments on real data show that the modeling is effective to reduce the amount of events by 91%. The User Behavioral Analysis on uniform modeled data is also effective, detecting more than 80% of legitimate actions of attack scenarios

Les masques trompeurs de la bipolarité: étude de 100 cas

Le trouble bipolaire (TB) est une pathologie dont la prévalence est estimée à 1-2 %. Le diagnostic précoce du trouble constitue un enjeu thérapeutique majeur. L'objectif de ce travail est de déterminer les  différents diagnostiques attribués aux patients bipolaires avant de recevoir le diagnostic adéquat et de  préciser le délai moyen du retard diagnostique. C'est une étude descriptive transversale portant sur 100  patients atteints de TB, inclus selon les critères du DSM V, qui ont été vus en consultation ou bien  hospitalisés dans le service de psychiatrie de l'hôpital Militaire Avicenne de Marrakech, durant une période de deux ans. L'âge moyen des patients était de 29,5 ans avec une prédominance masculine  (80%). 40% de nos patients ont reçu au début un autre diagnostic que celui du TB et le premier diagnostic retenu était celui de l'épisode dépressif majeur dans 36% des cas, suivi de l'accès psychotique aigu dans 28% des cas, la schizophrénie dans 16,8% et le trouble de personnalité dans 10,2%. Le délai moyen du retard diagnostic était de 64 mois. 50% des patients ayant reçu un autre diagnostic avaient consulté au moins un psychiatre et 60% des patients avaient été hospitalisés au moins une fois avant le diagnostic du TB.Les errances diagnostiques du TB sont bien établies, conduisant forcément à un retard de prise en charge adéquate .Ces données devraient alerter les psychiatres pour favoriser un meilleur dépistage de la manie et de l'hypomanie qui restent les éléments clé du diagnostic du TB.Key words: Retard diagnostic, Trouble bipolaire, masques trompeur

Modélisation et classification automatique des informations de sécurité

La sécurité dun système dinformation est devenue un enjeu stratégique important. Actuellement, les organisations (organismes ou entreprises) évoluent et disposent de multiples nuds exécutant de multiples systèmes. Ces organisations déploient de multiples équipements de sécurité et offrent différents services à leurs utilisateurs. Les services, les ressources ainsi que les équipements déployés peuvent être des cibles pour les intrus. L\u27interopérabilité entre les produits déployés pour la surveillance du SI est absolument nécessaire. Nous proposons dans notre travail une architecture pour un système de détection dintrusion basée sur l\u27interopérabilité entre les différents produits (de sécurité et de management) et les services déployés dans un organisme. Cette architecture va fournir une vision globale et répond aux besoins actuels de l\u27administrateur de sécurité. La détection d\u27intrusion dans ce contexte consiste à analyser les informations (alertes et événements) remontées par tous ces dispositifs mis en place afin de *surveiller un système d\u27information* et de prévenir toute action non légalement autorisée. Les processus d\u27analyse des informations de sécurité rencontrent des problèmes sérieux à cause de lhétérogénéité des mécanismes impliqués dans la surveillance du SI et à cause du manque de standard pour la représentation de ces informations. Les travaux de thèse sinscrivent dans le cadre de la modélisation des informations de sécurité afin de faire face au problème dhétérogénéité des produits de surveillance, ce qui permet par la suite aux processus de gestion des informations de sécurité (comme la détection dintrusion ou la recherche de causes dun incident de sécurité) dêtre opérationnelles et efficaces. La première partie de la thèse propose une solution pour la modélisation de la sémantique des informations de sécurité au travers dune ontologie. Le but de lontologie réalisée est de décrire d\u27une manière uniforme la sémantique de toutes les activités qui peuvent être effectuées par des utilisateurs du SI, en faisant abstraction des produits impliqués dans la surveillance dun SI, et en focalisant que sur les concepts porteurs de connaissance pour les mécanismes de traitement de ces informations. La mise en uvre de lontologie consiste à faire une classification des alertes et événements remontés par les produits de surveillance dans les catégories qui ont été décrites par lontologie. La deuxième partie de la thèse s\u27attache à l\u27automatisation de la classification des messages de sécurité. Comme nous possédons un corpus de messages préalablement classifiés, nous nous intéressons donc aux techniques de catégorisation automatique de texte (CT). Ces techniques s\u27appuient sur des méthodes d\u27apprentissage. Le processus de classification proposé se compose en deux étapes. La première étape permet la préparation de données et leur représentation dans un format exploitable par les algorithmes de classification. La deuxième étape s\u27attache à appliquer les algorithmes des machines d\u27apprentissage sur les informations de sécurité prétraitées. Lapplication des solutions proposées dans la thèse se fait sur une base dalertes et dévénements fournie par lentreprise Exaprotect (un éditeur de logiciel de sécurité)

Modélisation et classification automatique des informations de sécurité

La sécurité d un système d information est devenue un enjeu stratégique important. Actuellement, les organisations (organismes ou entreprises) évoluent et disposent de multiples nœuds exécutant de multiples systèmes. Ces organisations déploient de multiples équipements de sécurité et offrent différents services à leurs utilisateurs. Les services, les ressources ainsi que les équipements déployés peuvent être des cibles pour les intrus. L'interopérabilité entre les produits déployés pour la surveillance du SI est absolument nécessaire. Nous proposons dans notre travail une architecture pour un système de détection d intrusion basée sur l'interopérabilité entre les différents produits (de sécurité et de management) et les services déployés dans un organisme. Cette architecture va fournir une vision globale et répond aux besoins actuels de l'administrateur de sécurité. La détection d'intrusion dans ce contexte consiste à analyser les informations (alertes et événements) remontées par tous ces dispositifs mis en place afin de surveiller un système d'informations et de prévenir toute action non légalement autorisée. Les processus d'analyse des informations de sécurité rencontrent des problèmes sérieux à cause de l hétérogénéité des mécanismes impliqués dans la surveillance du SI et à cause du manque de standard pour la représentation de ces informations. Les travaux de thèse s inscrivent dans le cadre de la modélisation des informations de sécurité afin de faire face au problème d hétérogénéité des produits de surveillance, ce qui permet par la suite aux processus de gestion des informations de sécurité (comme la détection d intrusion ou la recherche de causes d un incident de sécurité) d être opérationnelles et efficaces. La première partie de la thèse propose une solution pour la modélisation de la sémantique des informations de sécurité au travers d une ontologie. Le but de l ontologie réalisée est de décrire d'une manière uniforme la sémantique de toutes les activités qui peuvent être effectuées par des utilisateurs du SI, en faisant abstraction des produits impliqués dans la surveillance d un SI, et en focalisant que sur les concepts porteurs de connaissance pour les mécanismes de traitement de ces informations. La mise en œuvre de l ontologie consiste à faire une classification des alertes et événements remontés par les produits de surveillance dans les catégories qui ont été décrites par l ontologie. La deuxième partie de la thèse s'attache à l'automatisation de la classification des messages de sécurité. Comme nous possédons un corpus de messages préalablement classifiés, nous nous intéressons donc aux techniques de catégorisation automatique de texte (CT). Ces techniques s'appuient sur des méthodes d'apprentissage. Le processus de classification proposé se compose en deux étapes. La première étape permet la préparation de données et leur représentation dans un format exploitable par les algorithmes de classification. La deuxième étape s'attache à appliquer les algorithmes des machines d'apprentissage sur les informations de sécurité prétraitées. L application des solutions proposées dans la thèse se fait sur une base d alertes et d événements fournie par l entreprise Exaprotect (un éditeur de logiciel de sécurité).The security of the Information System(IS) has become an important strategic issue. Currently, organizations or companies are evolving and have multiple nodes running multiple systems. These organizations are deploying multiple security devices and offer different services to their users. Services, resources and equipment deployed may be the targets for intruders. Interoperability between products to monitoring the IS is absolutely necessary. We present in our work an architecture for intrusion detection system based on interoperability between different products (security and management) and services deployed in an organization. This architecture will provide a comprehensive and meets the current needs of the security administrator. Intrusion detection in this context is to analyze the information (alerts and events) generated from all these devices to prevent any action not legally permitted. The process of analyzing information security faced serious problems because of the heterogeneity of the mechanisms involved in the monitoring of the IS and because of the lack of standard to presents of such information. The thesis is part of the modeling of security information to address the problem of the heterogeneity of the products, allowing the management process of information security (such as intrusion detection or the search for causes of a security incident) to be operational and efficient. The first part of the thesis proposes a solution for modeling the semantics of information security through an ontology. The purpose of the ontology is to describe in a uniform manner the semantics for all activities that may be made by users of IS, regardless of the products involved in the supervision of an IS, and focusing on the concepts of knowledge for mechanisms for processing such information. The implementation of the ontology is to make a classification of events and alerts generated by the monitoring products, in categories that were described by the ontology. The second part of the thesis focuses on automating the classification of security messages. As we have a corpus of previously classified messages, therefore we are interested in the techniques for automatic categorization of text (CT). These techniques are based on machine learning methods. The proposed classification process consists of two stages. The first step allows the data preparation and representation in a format usable by the classification algorithms. The second step aims to implement the algorithms machine learning on information security preprocessed. The application of the solutions proposed in the thesis is on a basis of alerts and events provided by the company Exaprotect (a publisher of software security).VILLEURBANNE-DOC'INSA LYON (692662301) / SudocSudocFranceF

Automatic Classification of Security Messages Based on Text Categorization

National audienc

Collaborative Approach to Automatic Classification of Heterogeneous Information Security

International audienc

Préparation des messages de sécurité pour la classification automatique de messages

National audienc

An Ontology for the Management of Heteregenous Alerts of Information System

International audienc