Les architectures IoT modernes ne se limitent plus à des objets connectés : elles s'appuient désormais sur plusieurs niveaux de traitement, de l'Edge au Cloud. Dans ce contexte, comment détecter efficacement une attaque lorsqu'elle se propage à travers plusieurs couches ?
Dans cette présentation, Myria Bouhaddi (Université du Québec en Outaouais) propose un nouveau modèle de détection d'intrusion « vertical », conçu pour corréler les informations issues des différentes couches d'une architecture IoT. Ses travaux combinent Graph Neural Networks (GNN) et un mécanisme de confiance dynamique fondé sur les jeux évolutionnaires afin d'améliorer la détection des attaques tout en réduisant les faux positifs.
Une intervention consacrée aux enjeux de la détection d'intrusion dans les environnements IoT distribués et aux approches de recherche développées pour renforcer leur résilience.
📍 European Cyber Week 2025 – Rennes
🎙️ Session : Conférences C&ESAR
🎤 Myria Bouhaddi (Université du Québec en Outaouais)
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