Université de technologie de Troyes

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Nous avons proposé également un mécanisme de détection de congestion, basé sur la logique floue, qui est capable de calculer plusieurs degrés de congestion, conduisant ainsi à un contrôle précis des débits de transmission, et par la suite, une utilisation efficace de la bande passante dans les réseaux multi-sauts.

Concernant les réseaux véhiculaires, nous avons proposé de nouveaux protocoles de routage et QoS pour satisfaire les besoins des différentes applications de la sécurité routière, en termes de délai et de débit. Ainsi, nous avons introduit une technique permettant de mettre en œuvre une structure virtuelle chargée de la dissémination des messages dans les milieux urbains. Un protocole de routage a été également proposé permettant de transporter des messages provenant des capteurs sans fil, déployés à des endroits éloignés sans aucune infrastructure de communication.

 

Nous nous sommes intéressés également à la radio cognitive et à la manière d’optimiser les ressources fréquentielles utilisées pour répondre aux besoins croissants en termes de débit et de nombre d’utilisateurs des réseaux mobiles. Les méthodes utilisées s’inspirent de l’intelligence artificielle et plus particulièrement des techniques de négociation, d’apprentissage et de la théorie des jeux (enchères, MAB). C’est dans le cadre du projet ANR international Carnot TEROPP que ces travaux ont démarré et se sont ancrés par la suite dans les thématiques de l’équipe.

 

En plus des contraintes de qualité de service, la consommation énergétique devient une problématique centrale dans le contexte des réseaux et de l’informatique d’une manière générale. Nous nous sommes donc intéressés dans nos travaux les plus récents à la gestion de l’énergie en étudiant le traitement et l’agrégation des données de capteurs déployés dans les smart grids et en proposant des solutions de réduction et d’équilibrage de la consommation de l’énergie électrique notamment en intégrant un système de stockage dynamique.

 

Face aux évolutions que connait et connaîtra le réseau électrique, le gestionnaire du réseau doit être capable en premier lieu de collecter des données à partir de ces équipements. Ces données sont ensuite analysées pour détecter et prévenir les incidents, et des actions appropriées pourront être prises pour limiter la propagation des incidents et réduire le temps d'interruption de service. La mise en place de ces fonctionnalités nécessite, entre autres, le déploiement de réseaux de capteurs sans fil dans les réseaux de distribution électriques. Par ailleurs, les informations collectées par ces réseaux devront être traitées, analysées et agrégées afin de mettre en place un système de surveillance et de contrôle efficace et décentralisé.

 

Dans le contexte actuel de l'application des réseaux de capteurs sans fil dans les smart grids, une des problématiques importantes qui se pose est celle de la gestion de l'information collectée par ces réseaux. Cette problématique est motivée par deux objectifs essentiels : le premier objectif est le besoin de détection de défaillances et de réaction en conséquence ; le deuxième est celui de la gestion des grandes quantités de données qui seront récoltées suite à la prolifération des capteurs et autres entités de captage (compteurs communicants, etc.). Pour résoudre cette problématique, nous avons adopté une approche multi-agents permettant d’un côté l’agrégation décentralisée de données récoltées par les capteurs dans un smart grid, afin de faire face au déluge de données que devra acheminer et traiter le réseau, et l’exploitation de ces informations pour prendre des décisions concernant la gestion de la consommation et l’équilibrage de charge, d’un autre.

 

Le but de nos travaux fut d’intégrer un système de gestion décentralisé au sein du smart grid, qui grâce à des algorithmes distribués et coopératifs, permet de prendre les décisions adéquates concernant la nécessité ou non de stocker l’énergie, le type d’énergie à favoriser, etc. sur la base des informations remontées par les capteurs déployés dans le smart grid mais également selon les profils des clients potentiels.

 

Le thème pair à pair (P2P) avait été abordé sous deux angles au sein de l’équipe ERA. Le premier porte sur la surveillance et le contrôle de ces réseaux et le second sur l’utilisation d’overlays décentralisés pour la gestion et le contrôle des services. Ces deux angles ont été explorés à travers 4 activités qui couvrent les aires fonctionnelles de la performance et de la sécurité.

 

 Les réseaux pair à pair sont mis en œuvre dans le cadre de deux services majeurs de l’Internet : le partage de fichiers et la diffusion en temps réel de contenu vidéo. Dans le cadre du GIS 3SGS (Groupement d’intérêt Scientifique Surveillance, Sûreté et Sécurité des Grands Systèmes), nous avons réalisé le projet académique intitulé « Approche collaborative pour la détection d’attaques dans les réseaux pair à pair » (Acda-P2P) qui a regroupé l’équipe ERA et l’équipe MADYNES de l’INRIA Grand Est. En son sein, nous avons réalisé une étude sur les comportements malveillants d’utilisateurs participant au réseau P2P KAD. Nous nous sommes plus particulièrement intéressés au comportement de pollution qui consiste à indexer un contenu avec un index qui ne lui correspond pas. Sur un échantillon qui considère les 100 contenus les plus téléchargés en 2010, nous avons mesuré un taux de pollution de 38%, ce qui atteste de l’importance de ce comportement et de sa dangerosité dans un espace ouvert pour l’accès au contenu. Concernant la diffusion de contenu vidéo en temps réel, dans le cadre d’un projet interne de type abondement Carnot (qui est une poursuite d’un cas d’usage abordé dans le projet ANR BBNet 2007-2010), nous avons proposé des algorithmes qui permettent de contrôler la topologie d’un réseau pair à pair en fonction du comportement de l’usager qui exécute le pair. Notre approche repose sur un réseau Bayesien qui capture l’ensemble des phénomènes qui impactent entre autres la durée de session d’un utilisateur. Les résultats ont montré que, dans un contexte de diffusion sur un arbre, cette approche permet de réduire de façon importante les interruptions potentielles de flux tout en présentant un coût acceptable.

 

Puisque l’équipe s’intéresse aux infrastructures réseaux et à leur gestion et contrôle, il nous a paru évident de s’intéresser aux apports des infrastructures virtualisées. Le projet ANR DOCTOR vise à favoriser le déploiement de nouvelles solutions réseaux dans des infrastructures virtualisées en définissant des solutions de sécurité et supervision fonctions réseaux virtualisées (NFV, Network Function Virtualization) et en réalisant un PoC (Proof-of-Concept). Le projet se focalise sur le cas du réseau NDN comme exemple de solution réseau innovante et étudie la coexistence d’IP et de NDN dans un environnement virtualisé et la migration progressive d’une pile de protocoles à une autre. Les partenaires du projet DOCTOR ont mis en place un testbed réel, permettant à terme, à des utilisateurs réels (étudiants des partenaires universitaires) d’accéder à des sites Internet réels par l’intermédiaire d’équipements réseaux virtualisés hébergeant une pile protocolaire NDN. Ce testbed permet aussi de collecter des traces d’utilisation réelles, qui alimentent les études du projet sur la sécurisation et la supervision des architectures virtualisées. Dans ce cadre et en collaboration avec les chercheurs du laboratoire LM2S travaillant sur la thématique de la CyberSécurité, nous avons actuellement traité le cas de l’attaque IFA (Interest Flooding Attack) d’un point de vue théorique par la conception d’un détecteur aux performances garanties, et pratique par sa validation dans un environnement de simulation puis la reproduction du phénomène dans le testbed du projet. Nous avons par ailleurs contribué au test fonctionnel et de performance d’une passerelle HTTP/NDN qui est la solution technique qui permet à des usagers d’utiliser le testbed pour y faire transiter du trafic réel.