Anis CHARFI
Spécialité : Ingénierie informatique
Laboratoire : L2TI
Directeur de thèse : Mohand Yazid Saidi
Co-encadrant : Mohamed Amine Ouamri
Titre de la thèse : Vers une résilience accrue des réseaux 5G/6G : approche multi-échelle pour la détection et le contournement de menaces réseau
Nos téléphones et objets connectés échangent en permanence des données via les réseaux mobiles (4G, 5G, bientôt 6G). Pour cela, deux tâches se combinent : le transport des données, et un « cerveau » central qui décide comment les acheminer, comme un aiguilleur qui indique à chaque colis quelle route prendre. Ce cerveau observe en permanence l’état du réseau, ce qui en fait une cible pour les pirates. Ils peuvent par exemple le submerger de fausses demandes (une attaque de « saturation ») pour le paralyser, ou usurper son identité pour détourner le trafic. Ces attaques peuvent interrompre des services essentiels comme la téléassistance médicale ou la conduite de véhicules autonomes. Ma thèse propose de créer un système de surveillance intelligent, basé sur l’intelligence artificielle, capable de repérer ces attaques dès leurs premiers signes et de réagir automatiquement pour les neutraliser, sans perturber les usagers normaux. Le projet passera par la construction d’une plateforme de test reproduisant un réseau 5G, la simulation d’attaques réalistes, puis le développement d’un outil de détection et de réaction capable de s’adapter à des attaques encore inconnues. L’objectif est de proposer un outil libre et réutilisable pour renforcer la sécurité des futurs réseaux mobiles.
Thesis title : Towards Enhanced Resilience of 5G/6G Networks: A Multi-Scale Approach for Network Threat Detection and Mitigation
Our phones and connected devices constantly exchange data over mobile networks (4G, 5G, and soon 6G). For this to work, two things happen together: the actual data is transported, and a kind of central « brain » decides how to route it — much like a traffic controller telling each parcel which road to take to reach its destination. This brain constantly watches what is happening across the network, which makes it an attractive target for hackers. They can, for example, flood it with fake requests (a so-called « flooding » attack) to overwhelm it, or impersonate it to give false instructions and redirect traffic. Such attacks can disrupt essential services like remote medical care or self-driving vehicles. My thesis aims to build an intelligent monitoring system, based on artificial intelligence, able to spot these attacks from their very first signs and react automatically to stop them, without disturbing normal network users. The project involves building a test platform that reproduces a real 5G network, simulating realistic attacks, and then developing a detection and response tool able to adapt to previously unseen attacks. The goal is to deliver a free, reusable tool that strengthens the security of future mobile networks.
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