Intrusion detection and prevention for IoT systems using Machine Learning

Avec l'expansion de l'Internet des objets (IoT) et l'évolution des techniques d'attaque, la sécurité de l'IoT est devenue une préoccupation très importante. OneM2M est une initiative de standardisation mondiale pour l'IoT. Par conséquent, sa sécurité implique la sécurité de l'écosystème IoT. C'est pourquoi nous concentrons nos travaux sur la sécurité de ce standard. Dans cette thèse, nous proposons un système de détection et de prévention des intrusions (IDPS), basé sur les techniques d’apprentissage, pour les systèmes IoT utilisant oneM2M. Afin d'adopter les technologies émergentes et surtout avec ses résultats intéressants déjà éprouvés dans le domaine de la sécurité, les techniques d’apprentissage sont utilisées dans notre stratégie IDPS. Notre système oneM2M-IDPS détecte les menaces potentielles et y répond immédiatement. Il détecte et classifie les menaces sur trois niveaux d’apprentissage différents et réagit rapidement par des actions appropriées. OneM2M-IDPS ne traite pas seulement les menaces connues (attaques de sécurité et comportements anormaux), il est également capable de détecter les menaces inconnues (zero-day). De plus, l'IDPS est équipé d'un module d'apprentissage continu qui lui permet d'apprendre en permanence de nouveaux comportements afin d'être à jour.With the expansion of the Internet of Things (IoT) and the evolution of attack techniques, IoT security has become a more critical concern. OneM2M is a global standardization initiative for the IoT, therefore its security implies the security of the IoT ecosystem. Hence, we focus our work on the security of the oneM2M standard. In this thesis, we propose an Intrusion Detection and Prevention System (IDPS) based on Machine Learning (ML) for the oneM2M-based IoT systems. In order to adopt emerging technologies and especially with its interesting results already proven in the security domain, ML techniques are used in our IDPS strategy. Our oneM2M-IDPS detects potential threats and responds immediately. It detects and classifies threats on three different ML levels and reacts quickly with appropriate actions. OneM2M-IDPS not only handles known threats (security attacks and abnormal behaviors), it is also able to detect unknown/zero-day threats. In addition, the IDPS is equipped with a continuous learning module that allows it to continuously learn new behaviors in order to be up to date