Détection de comportements anormaux multicouches pour un véhicule connecté et autonome

In recent years, the vehicular field has undergone significant advancements with the development of autonomous vehicles and smart cities. These advancements have brought about a modernization of human life, where everything is interconnected - from individuals through smartphones to infrastructure, cars, and motorcycles. In such a system, information is exchanged and processed, and used to ensure the proper functioning of all entities. However, the increased reliance on V2X communication also makes it a target for security attacks, which could lead to the dissemination of false or manipulated information from malicious sources. This could pose a threat to the proper functioning of the system and can potentially result in accidents. To address this problem, it is crucial to validate and verify the communication to ensure its accuracy and prevent malicious attacks. We aim to formulate misbehavior and misbehavior detection for connected and autonomous vehicles of level 4/5 automation. In our thesis, we propose a multi-layered architecture for the detection of abnormal behaviors with automatic learning to secure the connected and autonomous vehicles' communications, sensors, and internal components. The architecture allows us to propose a novel reinforcement learning based neural architecture for the detection of misbehaviors where we showed in a simulated environment, through evaluation, that the model is capable of detecting novel misbehaviors and performs better than current state-of-the-art algorithms. Furthermore, we tackle data leakage in V2X data and propose a cross-validation method to avoid said leakage in machine learning applications. We also developed a simulation for vehicular environments capable of injecting and detecting misbehaviors for the evaluation of our thesis results. The ideas developed in this research have resulted in several publications and have the potential to significantly enhance the security and reliability of vehicular systems.De nos jours, le domaine des véhicules, y compris les véhicules autonomes et les villes intelligentes, est en train de se développer pour moderniser la vie humaine dans une ville où tout est connecté : les humains grâce à un smartphone, les infrastructures, les voitures et les motos. Dans un tel système, les informations sont échangées, traitées et utilisées pour le bon fonctionnement de toute entité dans le système. Cependant, la dépendance accrue à la communication véhiculaire en fait également une cible d'attaques de sécurité, ce qui pourrait entraîner la diffusion d'informations fausses ou manipulées provenant de sources malveillantes. Cela pourrait constituer une menace pour le bon fonctionnement du système et pourrait potentiellement entraîner des accidents. Pour résoudre ce problème, il est crucial de valider et de vérifier la communication pour garantir son exactitude et prévenir les attaques malveillantes. Nous avons pour objectif de formuler la détection de comportements anormaux pour les véhicules connectés et autonomes de niveau 4/5 d'automatisation. Dans notre thèse, nous proposons une architecture multicouche pour la détection de comportements anormaux avec un apprentissage automatique pour sécuriser la communication, les capteurs et les composants internes des véhicules connectés et autonomes. Cette architecture nous permet de proposer un nouveau modèle de réseau de neurones basé sur l'apprentissage par renforcement pour la détection de comportements anormaux. Nous avons montré dans un environnement simulé, à travers une évaluation, que notre modèle est capable de détecter des comportements anormaux nouveaux et fonctionne mieux que les algorithmes de l'état de l'art. De plus, nous abordons la fuite de données dans les communications véhiculaires et proposons une méthode de validation croisée pour éviter cette fuite dans les applications d'apprentissage automatique. Lors de l'évaluation des résultats de notre thèse, nous avons développé une simulation pour les environnements de véhicules, capable d'injecter et de détecter des comportements anormaux. Enfin, les idées développées dans cette thèse ont donné lieu à plusieurs publications