Automating Security Enhancement for Cloud Services - Université de Lorraine Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2023

Automating Security Enhancement for Cloud Services

Renforcement automatisé de la sécurité des services Cloud

Résumé

The advances in virtualization techniques and the maturity of orchestration languages have contributed to the design and deployment of cloud composite services. These cloud services may be subject to changes over time, due to the migration of their resources. This may introduce new vulnerabilities, that compromise the whole services. In that context, this thesis proposes to enhance and automate the security of cloud composite services, according to three main axes. The first axis consists in an automated SMT-based security framework for supporting migrations in cloud composite services, such as those orchestrated with the TOSCA (Topology and Orchestration Specification for Cloud Applications) language. It relies on verification techniques for automatically assessing the configuration changes that affect the components of cloud services during their migrations and determining adequate countermeasures. The second axis investigates the design of an inter-cloud trusted third party, called C3S-TTP (Composite Cloud Configuration Security-Trusted Third Party). This one is capable to perform a precise and exhaustive vulnerability assessment, without requiring the cloud provider and the cloud tenant to share critical configuration information between each other. The third axis is centered on the investigation of a moving target defense strategy which combines artificial intelligence algorithms together with verification techniques. The purpose is to deceive reconnaissance activities performed by attackers through a large exploration of states, while minimizing the occurrence of new vulnerabilities that may impact on the attack surface of cloud composite services.
Les avancées des techniques de virtualisation et la maturité des langages d'orchestration ont contribué à la conception et au déploiement de services cloud composites. Ces services cloud peuvent être sujets à des changements dans le temps, en raison de la migration de leurs ressources. Cela peut introduire de nouvelles vulnérabilités, qui compromettent un service cloud dans son ensemble. Dans ce contexte, cette thèse propose d'améliorer et d'automatiser la sécurité des services cloud composites selon trois axes principaux. Le premier axe consiste en un framework de sécurité automatique basé sur SMT pour prendre en charge les migrations dans les services cloud composites, comme ceux orchestrés avec le langage TOSCA (Topology and Orchestration Specification for Cloud Applications). Il s'appuie sur des techniques de vérification pour évaluer automatiquement les changements de configuration qui affectent les composants des services cloud pendant leurs migrations, déterminer les vulnérabilités potentielles et sélectionner des contre-mesures adéquates. Le deuxième axe étudie la conception d'un tiers de confiance inter-cloud, appelé C3S-TTP (Composite Cloud Configuration Security-Trusted Third Party). Celui-ci est capable de réaliser une évaluation précise et exhaustive des vulnérabilités, tout en limitant les informations partagées entre le fournisseur cloud et le client cloud. Le troisième axe est centré sur l'investigation d'une stratégie défensive par cible mouvante qui combine des algorithmes d'intelligence artificielle avec des techniques de vérification. Le but est de compromettre les activités de reconnaissance effectuées par les attaquants à travers une large exploration des états, tout en minimisant l'apparition de nouvelles vulnérabilités qui peuvent avoir un impact important sur la surface d'attaques des services cloud concernés.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

tel-04516252 , version 1 (22-03-2024)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04516252 , version 1

Citer

Mohamed Oulaaffart. Automating Security Enhancement for Cloud Services. Computer Science [cs]. Université de Lorraine, 2023. English. ⟨NNT : 2023LORR0232⟩. ⟨tel-04516252⟩
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