Contribution à la Sécurité dans la Transmission des Données des Habitations Intelligentes

Abstract

L'objectif principal de cette thèse est le développement de deux cryptosystèmes basés sur des systèmes chaotiques pour sécuriser les données dans le contexte des Maisons Intelligentes utilisant la technologie de l’Internet des Objets(IdO). Le premier cryptosystemeutilise le Générateur Hyperchaotique de Clé de Chiffrement (GHCC) à base du système de Chen pour générer de clés de chiffrement de données avant leur transmission. Tandis que le deuxième cryptosystemeexploite le Système Chaotique Unifié Discrétisé (SCUD), couplé avec une carte logistique, comme générateur de clés de chiffrement avec de bonnesperformances statistiques. Le critère aléatoire des clés générées a été exhaustivement évalué au moyen de la suite de tests du NIST. Tous les tests du NIST ont été passés avec succès ce qui confirme l'excellente qualité des clés ainsi produites par les deux générateurs GHCC et SCUD, ce qui permet de les utiliser comme des clés de chiffrement dans le processus de cryptage et de décryptage. De plus, une analyse statistique et différentielle a été réalisée incluant des tests d'histogramme, d’entropie, de sensibilité des clés et de l'espace des clés. La première plateforme matérielle, basée sur un microcontrôleur ARM, réalisée est constituée de deux noeuds et d’un serveur communicant à travers le réseau Wifi. Quant à la deuxième plateforme elle inclue trois noeuds et un serveur. Les données de température, d’humidité et de flux audio/vidéo issues des capteurs sont transmises vers le serveur à travers les technologies de transmission sans fils XBee, Wifi et Bluetooth. Il a été vérifié et démontré dans cette thèse que les plateformes développées, à base de Réseau de Capteur San fil (RCSF), répondent à toutes les principales exigences de sécurité des données (confidentialité, authentification et non-répudiation, intégrité, résilience et fraîcheur des données) ainsi que le temps de traitement et de la consommation d'énergie des algorithmes proposés. Les différentes applications développées ont étés testées et validées expérimentalement. Les résultats expérimentaux obtenus dans cette thèse sont très satisfaisants et concluants démontant ainsi l'efficacité de notre approche.