Platform for efficient and secure data collection and exploitation in intelligent vehicular networks

Platforme pour la collecte et l'exploitation efficaces et sécurisées de données dans les réseaux véhiculaires intelligents De nos jours, la filiale automobile connait une évolution énorme en raison de la croissance évolutive des technologies de communication, des aptitudes de détection et de perception de l’environnement, et des capacités de stockage et de traitement présentes dans les véhicules. En effet, une voiture est devenue une sorte d'agent mobile capable de percevoir son environnement et d’en collecter des informations, de communiquer avec les autres véhicules ou infrastructures présentes sur la route, et de traiter les données collectées. Ces progrès stimulent le développement de plusieurs types d'applications qui vont permettre d'améliorer la sécurité et l'efficacité de conduite et de rendre le voyage des automobilistes plus confortable. Cependant, ce développement repose beaucoup sur les données collectées et donc ne pourra se faire que via une collecte sécurisée et un traitement efficace de ces données détectées. La collecte de données dans un réseau véhiculaire a toujours été un véritable défi en raison des caractéristiques spécifiques de ces réseaux fortement dynamiques (changement fréquent de topologie, vitesse élevée des véhicules et fragmentation fréquente du réseau), qui conduisent à des communications opportunistes et non durables. L'aspect sécurité, reste un autre maillon faible de ces réseaux sans fils vu qu'ils sont par nature vulnérables à diverses types d'attaques visant à falsifier les données recueillies et affecter leur intégrité. En outre, les données recueillies ne sont pas compréhensibles par eux-mêmes et ne peuvent pas être interprétées et comprises si montrées directement à un conducteur ou envoyées à d'autres nœuds dans le réseau. Elles doivent être traitées et analysées pour extraire les caractéristiques significatives et informations pour développer des applications utiles et fiables. En plus, les applications développées ont toujours des exigences différentes en matière de qualité de service (QdS). Plusieurs travaux de recherche et projets ont été menées pour surmonter les défis susmentionnés. Néanmoins, ils n'ont pas abouti à la perfection et souffrent encore de certaines faiblesses. Pour cette raison, nous focalisons nos efforts durant cette thèse au développement d’une plateforme de collecte efficace et sécurisée de données dans un réseau de véhicules ainsi que l’exploitation de ces données par des applications améliorant le voyage des automobilistes et la connectivité des véhicules. Pour ce faire, nous proposons une première solution visant à déployer de manière optimale des véhicules, qui auront la tâche de recueillir des données, dans une zone urbaine. Ensuite, nous proposons un nouveau protocole de routage sécurisé permettant de relayer les données collectées vers une destination en se basant sur un système de détection et d'expulsion des véhicules malveillants. Ce protocole est par la suite amélioré avec un nouveau mécanisme de prévention d'intrusion permettant de détecter des attaquants au préalable en utilisant les filtres de Kalman. En deuxième partie de thèse, nous nous sommes concentré sur l’exploitation de ces données en développant une première application capable de calculer de manière fine l’itinéraire le plus économique pour les automobilistes ou tout gestionnaire de flottes de véhicules. Cette solution est basée sur les données influents sur la consommation de carburant et collectées à partir des véhicules eux mêmes et aussi d’autres sources d’informations dans l’Internet et accessibles via des API spécifiques. Enfin, un mécanisme spatio-temporel permettant de choisir le meilleur médium de communication disponible a été développé. Ce dernier est basé sur la logique floue et considère les informations recueillies sur les réseaux, les utilisateurs et les applications pour préserver de meilleure qualité de service.