amélioration de la sécurité des protocoles de routage aodv et olsr dans les réseaux mobiles ad-hoc

Abstract

Résumé — Un réseau mobile ad hoc (MANET) est un nouveau domaine de la communication sans fil fonctionnant dans un environnement extrêmement imprévisible et dynamique. Ces réseaux gagnent en popularité ces dernières années en raison de leur facilité de déploiement. Un réseau MANET est constitué d’un ensemble de nœuds mobiles sans fil capables de communiquer entre eux sans l’utilisation d’une infrastructure fixe ou d’une administration centralisée. Par conséquent, en fournissant des communications en l’absence d’une infrastructure fixe ou d’une administration centralisée, les réseaux MANETs constituent une technologie attrayante pour de nombreuses applications. Cependant, cette flexibilité introduit de nouvelles menaces pour la sécurité. De plus, la méthode traditionnelle de protection des réseaux ne s’applique pas directement aux réseaux MANETs. Parmi les nombreuses attaques et menaces à la sécurité, les réseaux MANET sont particulièrement vulnérables aux attaques par trous noirs car ils peuvent être facilement lancés sur le réseau. Le nœud malveillant qui initie l’attaque du trou noir attire tous les paquets de données vers lui en prétendant faussement un itinéraire le plus court et le plus récent vers n’importe quel nœud de destination du réseau, sans disposer d’aucun itinéraire actif vers la destination spécifiée, puis supprime tous les paquets de données, sans les transférer vers la destination souhaitée. Dans cette thèse, nous proposons quelques mécanismes de sécurité pour les réseaux mobiles ad hoc, en premier lieu, un protocole de routage AODV (Ad hoc On Demand Distance Vector) modifié est conçu avec des contre-mesures pour éliminer une ou plusieurs attaques de trou noir. Deuxièmement, un mécanisme de sécurité cryptographique a été proposé pour sécuriser le protocole OLSR (Optimized Link-State Routing). Enfin, nous proposons un système de détection d’intrusion bénéficiant de la combinaison du système ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) et de l’optimisation d’essaims de parti cules (PSO) afin de détecter et de prévenir l’attaque des trous noirs.