Analyse de code en boîte noire pour la rétro ingénierie via acquisition de contraintes et synthèse de code

Les logiciels sont de plus en plus grands et complexes. Ainsi, certaines tâches comme le test et la vérification de code, ou la compréhension de code, sont de plus en plus difficiles à réaliser pour un humain. D'où la nécessité de développer des méthodes d'analyse automatique. Celles-ci sont usuellement en boîte blanche, utilisant la syntaxe du code pour déduire ses propriétés. Elles sont très efficaces mais présentent certaines limitations: le code source est nécessaire, la taille et la complexité syntaxique du code (accentuée par des optimisations et de l'obfuscation) impactent leur efficacité. Cette thèse explore comment les méthodes en boîte noire peuvent inférer des propriétés utiles pour la rétro-ingénierie. Nous étudions, tout d'abord, l'inférence de contrat de fonction qui tente d'apprendre sur quelles entrées une fonction peut être exécutée pour obtenir les sorties souhaitées. Nous adaptons l'acquisition de contraintes, en résolvant une de ses principales limitations: la dépendance à un être humain. En ressort PreCA, la première approche totalement boîte noire offrant des garanties claires de correction. PreCA est ainsi particulièrement approprié pour l'aide au développement. Nous étudions ensuite la déobfuscation, qui vise à simplifier du code obfusqué. Nous proposons Xyntia qui synthétise, via des S-métaheuristiques, une version compréhensible de blocs de code. Xyntia est plus rapide et robuste que l'état de l'art. De plus, nous proposons les deux premières protections contre la déobfuscation en boîte noire.Software always becomes larger and more complex, making crucial tasks like code testing, verification, or code understanding highly difficult for humans. Hence the need for methods to reason about code automatically. These are usually white-box, and use the code syntax to deduce its properties. While they have proven very powerful, they also show limitations: they need the source code, the code size and the data structures' complexity degrade their efficiency, they are highly impacted by syntactic code complexity amplified by optimizations obfuscations. This thesis explores how black-box code analysis can infer valuable properties for reverse engineering through data-driven learning. First, we consider the function contracts inference problem, which aims to infer over which inputs a code function can be executed to get good behaviors only. We extend the constraint acquisition learning framework, notably solving one of its major flaws: the dependency on a human user. It leads to PreCA, the first black-box approach enjoying clear theoretical guarantees. It makes PreCA especially suitable for development uses. Second, we consider the deobfuscation problem, which aims to simplify obfuscated code. Our proposal, Xyntia, synthesizes code block semantics through S-metaheuristics to offer an understandable version of the code. Xyntia significantly improves the state-of-the-art in terms of robustness and speed. In addition, we propose the two first protections efficient against black-box deobfuscation