Sécurisation des environnements intelligents
Résumé
Les villes intelligentes reposent sur des dispositifs connectés – comme les thermostats intelligents, les compteurs intégrés aux systèmes solaires et les capteurs environnementaux – pour gérer les bâtiments, les transports, la consommation énergétique et les espaces publics. Ces outils promettent une plus grande efficacité, une surveillance en temps réel et une meilleure planification à long terme. Cependant, tout en transformant le fonctionnement des villes, ils créent aussi de graves risques en matière de cybersécurité et de protection de la vie privée.
De nombreux appareils sont conçus avec des fonctionnalités de sécurité limitées, et les fabricants ne priorisent pas toujours la cybersécurité. De plus, il est difficile de mettre à jour ces appareils lorsqu’ils sont installés pour de longues périodes.
Ce projet relève ces défis en développant des outils et des stratégies pour sécuriser les dispositifs intelligents et protéger les données qu'ils collectent. L’accent est mis sur la sécurité des appareils, la confidentialité des utilisateurs et les attentes des opérateurs et utilisateurs. En utilisant des technologies telles que l’IA générative, la cryptographie de nouvelle génération et l’analyse logicielle avancée, le projet vise à aider les villes à adopter des environnements intelligents de manière sécuritaire et résiliente.
Détails clés
| Chercheur principal | Lorenzo De Carli, Université de Calgary |
| Cochercheurs principaux | Mourad Debabbi, Université Concordia Carol Fung, Université Concordia Israat Haque, Université Dalhousie Hadis Karimipour, Université de Calgary Atefeh (Atty) Mashatan, Université métropolitaine de Toronto Rei Safavi-Naini, Université de Calgary Jun Yan, Université Concordia Nur Zincir-Heywood, Université Dalhousie |
| Domaines de recherche | Technologies de modélisation et de conception; Technologies de surveillance; Cybersécurité |
| Partenaires non universitaires | Cyber Patterns, Solana Networks, Sunphinx, Waterfall Security Solutions, Calgary Housing Company |
Publications:
F. Tazi et al., “A Multi-Dimensional Analysis of IoT Companion Apps: a Look at Privacy, Security and Accessibility,” IEEE Trans. Serv. Comput., pp. 1–14, 2025, doi: 10.1109/TSC.2025.3625817.
Publications acceptées dans des conférences nationales et internationales:
A. S. A. Yelgundhalli et al., “SCORED ’25: Workshop on Software Supply Chain Offensive Research and Ecosystem Defenses,” in Proceedings of the 2025 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, Taipei Taiwan: ACM, Nov. 2025, pp. 4898–4899. doi: 10.1145/3719027.3767662.
Y. Zeng et al., “Algorithmic Collusion among EV Charging Stations with Independent Reinforcement Learning Agents,” in 2025 IEEE International Conference on Communications, Control, and Computing Technologies for Smart Grids (SmartGridComm), North York, ON, Canada: IEEE, Sept. 2025, pp. 1–7. doi: 10.1109/SmartGridComm65349.2025.11204603.
Y. Yuan et al., “Analyzing Agent Collisions in AI-Aided Energy Management Systems,” in 2025 IEEE International Conference on Communications, Control, and Computing Technologies for Smart Grids (SmartGridComm), North York, ON, Canada: IEEE, Sept. 2025, pp. 1–7. doi: 10.1109/SmartGridComm65349.2025.11204591.
D. Hitaj, G. Pagnotta, F. De Gaspari, L. De Carli, and L. V. Mancini, “Minerva: A File-Based Ransomware Detector,” in Proceedings of the 20th ACM Asia Conference on Computer and Communications Security, Hanoi Vietnam: ACM, Aug. 2025, pp. 576–590. doi: 10.1145/3708821.3733867.
S. Owolabi, F. Rosati, A. Abdellatif, and L. D. Carli, “Characterizing Packages for Vulnerability Prediction,” in 2025 IEEE/ACM 22nd International Conference on Mining Software Repositories (MSR), Ottawa, ON, Canada: IEEE, Apr. 2025, pp. 359–363. doi: 10.1109/MSR66628.2025.00066.
Chapitres de livre:
S. Pordanesh, S. Bukhari, B. Tan, and L. De Carli, “Hiding in Plain Sight: On the Robustness of AI-Generated Code Detection,” in Detection of Intrusions and Malware, and Vulnerability Assessment, vol. 15748, M. Egele, V. Moonsamy, D. Gruss, and M. Carminati, Eds., in Lecture Notes in Computer Science, vol. 15748. , Cham: Springer Nature Switzerland, 2025, pp. 44–64. doi: 10.1007/978-3-031-97623-0_3.
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