Direction de recherche : Christophe GONZALES

Sécurité pour des infrastructures critiques SCADA fondée sur des modèles graphiques probabilistes

Dans la présente thèse, deux nouveaux modèles basés sur les Réseaux Bayésiens (BN) sont proposés: les BN à densités conditionnelles tronquées (ctdBN) et les BN à densités conditionnelles (cdBN). Ceux-ci permettent la modélisation de probabilités jointes pour des systèmes avec des variables aléatoires discrètes et continues. Nous analysons la complexité algorithmique pour l'inférence exacte dans les modèles proposés et montrons qu'elles sont du même ordre que celle des BNs classiques. Nous étudions également le problème d’apprentissage des cdBNs: nous proposons une fonction de score basée sur le score BD, ainsi qu’un algorithme d'apprentissage basé sur l'algorithme EM structural, tout en supposant l'existence de variables latentes discrètes correspondantes à chaque variable continue. En outre, nous prouvons théoriquement que les modèles cdBN et ctdBN peuvent approcher n'importe quelle distribution de probabilité jointe Lipschitzienne, montrant ainsi l'expressivité de ces modèles. Dans le cadre du projet Européen SCISSOR, dont le but est la cyber-securité, nous utilisons le modèle cdBN pour décrire la dynamique d'un système SCADA et diagnostiquer des anomalies dans des observations prises en temps réel, tout en interprétant une anomalie comme une menace potentielle à l'intégrité du système.

Publications 2017-2018

• 2018
  • S.‑J. Cortijo Aragon : “Sécurité pour des infrastructures critiques SCADA fondée sur des modèles graphiques probabilistes”, thèse, soutenance 10/12/2018, direction de recherche Gonzales, Christophe (2018)
• 2017
  • S. Cortijo, Ch. Gonzales : “On conditional truncated densities Bayesian networks”, International Journal of Approximate Reasoning, (Elsevier) (2017)