Vérification et configuration automatiques de pare-feux par Model Checking et synthèse de contrôleur

RÉSUMÉ Les pare-feux jouent un rôle crucial dans le renforcement de la politique de sécurité d’un réseau. Cependant, leur configuration, qui nécessite souvent l’intervention humaine, est une source majeure de failles de sécurité. Par conséquent, des solutions automatisées sont nécessaires afin de détecter les incohérences de configuration des pare-feux. Dans ce mémoire, nous proposons des approches d’aide à la configuration des pare-feux, basées sur des techniques formelles comme le model checking et la synthèse de contrôleur. La première approche permet de vérifier par model checking la cohérence des pare-feux vis-a-vis d’un objectif de sécurité et de détecter, le cas échéant, les incohérences. Elle permet notamment de vérifier l’incohérence de croisement de chemins (i.e. si un paquet est rejeté par l’un des pare-feux en direction de sa destination, il ne pourra pas l’atteindre en empruntant un autre chemin). Nous étendons cette approche, en utilisant SMC-UPPAAL, afin d’étudier les performances du réseau en fonction des paramètres de qualité de service tels que le délai d’acheminement des paquets, le délai d’attente et le taux de perte. Cette extension permet, entre autres, de calculer la probabilité qu’un paquet passant par un nœud malicieux soit accepté, la probabilité qu’un nœud tombe en panne, les taux d’acceptation et de rejet de paquets. En outre, nous proposons une approche formelle permettant de configurer formellement les pare-feux privés sur un réseau, conformément à un objectif de sécurité donné, en utilisant la technique de synthèse de contrôleur implémentée par l’outil UPPAAL-TIGA. Par ailleurs, pour atténuer le problème d’explosion combinatoire inhérent au model checking et la synthèse de contrôleur, les approches proposées ici sont basées sur des abstractions. Des études expérimentales sont conduites pour démontrer la performance de ces abstractions.----------ABSTRACT Firewalls play a crucial role in the enforcement of network security policies. However, their configuration, which often requires human intervention, is a major source of security vulnerabilities. Therefore, automated solutions are needed in order to detect firewall configuration inconsistencies. In this master thesis, we propose support approaches of firewall configuration based on formal techniques such as model checking and controller synthesis. The first approach is used to check the firewalls consistency by model checking with respect to a security objective and to detect firewall configuration incoherencies such as cross path incoherence (i.e. if a packet is rejected by a firewall towards its destination, it cannot reach it by taking a different path). We extend this approach, using SMC UPPAAL to study the network performance according to QoS parameters such as end-to-end time routing, latency and loss rate. This extension allows, inter alia, the computation of the probability to accept a packet passing through a malicious node, the probability that a node fails and packets acceptance or rejection rates. In addition, we propose another approach to formally configure private firewalls on a network, according to a given security policy, using the controller synthesis technique implemented in the UPPAAL TIGA tool. Furthermore, to alleviate the problem of combinatorial explosion inherent in model checking and controller synthesis, the approaches proposed here are based on abstractions. Experimental studies were conducted to demonstrate the performance of these abstractions

Towards Reliable Robotics: from Navigation to Coordination

Les robots autonomes et les systèmes multi-robots ont connu un intérêt sans cesse croissant par les scientifiques et l’industrie. Plusieurs applications telles que les robots assistants, les robots gestionnaires de stock ainsi que les véhicules autonomes nécessitent des algorithmes de navigation et de coordination fiables pour permettre leur déploiement dans des environnements dynamiques et relativement méconnus. Ainsi, la capacité d’adaptation est une caractéristique fondamentale permettant une utilisation accrue et une intégration plus facile des systèmes multi-robots. Afin de posséder cette agilité d’adaptation, les robots devraient opter vers un comportement assez robuste avec une aptitude à réajuster leurs actions selon la cinématique de l’environnement. Ce mémoire de thèse, s’interesse aux problèmes de fiabilité lors du déploiement des systèmes multi-robots dans des environnements dynamiques et inconnus. Il s’articule autour de deux contributions majeures, à savoir : Un mécanisme de planification et de réajustement de mouvement quasi optimal qui roule à une fréquence allant jusqu’à 200 Hz. Ainsi qu’un framework de vérification de la robustesse des comportements coopératifs des systèmes multi-robots. La première contribution a été inspirée de l’habilité de quelques animaux à naviguer en se fiant au champ magnétique terrestre. En effet, nous avons constaté que le champ magnétique n’admet pas de maxima locaux, ce qui permet aux animaux de suivre son gradient. Par conséquent, un robot est capable de parcourir tout type d’environnements en faisant propager un champ magnétique virtuel et en suivant son gradient. Toutefois, la résolution des équations de Maxwell, qui décrivent la physique des champs magnétiques, est complexe et nécessitent des simulations numériques couteuses en termes de ressources et temps de calcul. Pour pallier cette difficulté, nous proposons un approximateur de la solution des équations de Maxwell basé sur un réseau de neurones profond entrainé exclusivement sur des solutions provenant de simulations numériques avancées. L’environnement est représenté par une carte de conductivité. Nous affectons une conductivité maximale à la destination du robot et une conductivité nulle aux obstacles. Le calcul de la distribution du champ magnétique virtuel permettra au robot de suivre le gradient qui le mènera vers sa destination selon un chemin quasi optimal.----------ABSTRACT: Autonomous robots and multi-robot systems are of growing interest for industry and academia. Many real-world applications such as assistive robotics, inventory management, and autonomous driving require reliable navigation and coordination algorithms that can be deployed in a partially unknown, dynamic environment. The ability to adapt is a key feature for the widespread use and societal integration of multi-robot systems. To achieve this adaptation ability, robots must implement inherently robust behaviors and must be sufficiently fast to re-plan their actions when their environment changes. This dissertation deals with the problem of reliably deploying a group of robots in a dynamic, unknown environment, and provides two key contributions: a mechanism for robots to plan and re-plan their motion near optimally up to 200 times per second; and a framework to verify the robustness of multi-robot cooperative behaviors. For the first contribution, observing how some animals are able to navigate using the Earth’s magnetic field, we realize that this is possible because the magnetic field has no local maxima, and animals can follow its gradient. This means that a robot can navigate any kind of environment by propagating a known virtual magnetic field and following its gradient. However, solving Maxwell’s equations–which govern the physics of magnetic fields– is complex and demands computationally costly numerical simulations. To overcome this problem, we propose a deep neural network as an approximator for Maxwell’s equations, exclusively trained on high-quality numerical simulations. We model the environment as a conductivity map with its maximum in a goal location and zero for obstacles. After computing the virtual field propagation, a robot can follow the virtual magnetic gradient to optimally reach the goal

L’impact de la crise sanitaire sur le management des ressources humaines Cas des entreprises marocaines.

Grace au management, plusieurs entreprises ont pu surmonter les différentes perturbations d’ordre sanitaire, financière, sociale, économiques…. Au cours de ce passé récent le monde de travail a connu des changements inhabituelles suite à une situation exceptionnelle de pandémie liée à la COVID-19, cette dernière a impacté le fonctionnement des entreprises sur les différents volets : humain, financier, managérial…, ce qui a poussé les dirigeants d’entreprises à prendre ce contexte en considération et à revoir leurs stratégies afin de consolider la résilience et d’assurer la pérennité. Indépendamment du régime politique, secteur d’activité, taille ou lieu géographique, la crise sanitaire a présenté beaucoup de retentissements positifs comme négatifs sur les pratiques managériales et par conséquent sur l’entreprise. Le capital humain est un facteur clé pour traverser et surmonter cette crise, les managers ont été incité à trouver des solutions efficaces en peu de temps en termes des différentes pratiques RH notamment : le télétravail, le e-recrutement, e- Learning, les pratiques de rétention, les relations sociales… L’objectif de ce travail est de montrer l’impact de la crise que nous traversons actuellement sur le management des ressources humaines Pour ce faire, nous allons mobiliser un cadre théorique afin d’identifier et de conceptualiser les variables liées à notre étude. Une démarche qualitative sera menée pour mieux comprendre et analyser le phénomène choisi et appréhender les différents concepts traités dans un contexte particulier

Se Status Prediction by Food Intake as Compared to Circulating Biomarkers in a West Algerian Population

Algeria is the largest country in Africa, located close to the Mediterranean coastal area, where nutrients consumption varies widely. Local data on selenium composition of foods are not available. We postulated a close correlation between selenium status predictions from food consumption analysis with a quantitative analysis of circulating biomarkers of selenium status. Population characteristics were recorded from 158 participants and dietary selenium intake was calculated by 24-h recall. The average total plasma selenium was 92.4 ± 18.5 µg/L and the mean of selenium intake was 62.7 µg/day. The selenoprotein P concentration was 5.5 ± 2.0 mg/L and glutathione peroxidase 3 activity was 247.3 ± 41.5 U/L. A direct comparison of the dietary-derived selenium status to the circulating selenium biomarkers showed no significant interrelation. Based on absolute intakes of meat, potato and eggs, a model was deduced that outperforms the intake composition-based prediction from all food components significantly (DeLong's test, p = 0.029), yielding an area under the curve of 82%. Selenium status prediction from food intake remains a challenge. Imprecision of survey method or information on nutrient composition makes extrapolating selenium intake from food data providing incorrect insights into the nutritional status of a given population, and laboratory analyses are needed for reliable information

Se Status Prediction by Food Intake as Compared to Circulating Biomarkers in a West Algerian Population

Algeria is the largest country in Africa, located close to the Mediterranean coastal area, where nutrients consumption varies widely. Local data on selenium composition of foods are not available. We postulated a close correlation between selenium status predictions from food consumption analysis with a quantitative analysis of circulating biomarkers of selenium status. Population characteristics were recorded from 158 participants and dietary selenium intake was calculated by 24-h recall. The average total plasma selenium was 92.4 ± 18.5 µg/L and the mean of selenium intake was 62.7 µg/day. The selenoprotein P concentration was 5.5 ± 2.0 mg/L and glutathione peroxidase 3 activity was 247.3 ± 41.5 U/L. A direct comparison of the dietary-derived selenium status to the circulating selenium biomarkers showed no significant interrelation. Based on absolute intakes of meat, potato and eggs, a model was deduced that outperforms the intake composition-based prediction from all food components significantly (DeLong’s test, p = 0.029), yielding an area under the curve of 82%. Selenium status prediction from food intake remains a challenge. Imprecision of survey method or information on nutrient composition makes extrapolating selenium intake from food data providing incorrect insights into the nutritional status of a given population, and laboratory analyses are needed for reliable information