Sujet de Thèse
Titre :
Blockchain auto-adaptive au sein de réseaux SDN distribués
Dates :
2021/10/01 - 2024/09/30
Description :
Selon un récent rapport de Gartner, plus d'un million d'Objets connectés seront vendus d'ici 2021, posant inévitablement de nouveaux défis, que ce soit
entermes de sécurité, d'accessibilité,
de gestion dynamique des ressources réseaux des télécommunications, ou encore leur capacité à absorber de nouvellestechnologies et flux de données. Le
paradigme du « Software-defined
networking (SDN) » est apparu afin de faire face aux limitations des architecturestraditionnelles, visant à consolider le contrôle des équipements réseaux
dans un contrôleur centralisé «
logique » (software). Cependant, le déploiement desobjets connectés (Internet des objets : IoT), l'arrivée de la 5G et l'émergence du « Big Data »
impliquent la fragmentation du réseau
pour répondre auproblème du passage à l'échelle de l'infrastructure sous-jacente. Chaque fragment réseau (domaine) est potentiellement géré/orchestré par
un contrôleurSDN, qui peut lui-
même coopérer avec d'autres contrôleurs SDN formant ainsi des architectures SDN distribuées (ou « dSDN - distributed SDN » en langueanglaise). Cela
pose toutefois de nouveaux défis
comme la synchronisation des états des contrôleurs ou la sécurité entre domaines/contrôleurs incluant desproblématiques de confiance et d'imputabilité.

La technologie « blockchain » fait l'objet d'une attention croissante dans la communauté scientifique car apporte certains éléments de réponse à
cesnouveaux défis. En effet, la blockchain
offres des capacités cryptographiques, de preuve d'immuabilité, ainsi que de décentralisation du pouvoir, faisanttoute son originalité. Malgré les avantages
de cette technologie, elle amène
également son lot de contraintes, particulièrement eu égard aux délais decommunications introduits qui sont étroitement liés au protocole de consensus sous-
jacent. Ces délais ne doivent
pas être négligés car ils peuvent avoir desimpacts néfastes sur les performances finales des applications (p. ex., non-respect des accords sur le niveau de
service, ou « SLA - Service
LevelAgreements » en langue anglaise). Il est donc impératif pour la communauté scientifique d'étudier ce problème afin d'apporter des solutions
adaptéespermettant de réduire, voire
éviter, de tels impacts.

La Thèse vise à répondre à ce problème, pour lequel il est nécessaire de formellement identifier et modéliser l'ensemble des impacts résultant de
l'intégration de la technologie blockchain
au sein d'environnements complexes et hétérogènes tels que les architectures/écosystèmes dSDN et IoT. Cette thèse vise à explorer, spécifier, concevoir et
valider un nouveau type de
consensus pour la blockchain qui se veut « adaptatif » (conscient) à l'état du réseau, une sorte de « context-aware consensus protocol ». Ce nouveau type de
consensus doit permettre de
déterminer, en temps réel, la meilleure stratégie de diffusion des informations entre les différents noeuds prenant part au processus de consensus. Cette
stratégie vise à trouver le meilleur
compris entre (i) temps de convergence concernant la synchronisation des registres blockchain sur les différents noeuds ; (ii) securité en ne dégradant pas le
niveau de sécurité intrinsèque à
la technologie blockchain ; et (iii) passage à l'échelle en étant capable d'intégrer un grand nombre de nouveaux domaines (contrôleurs SDN), équipements
connectés et services. Pour
répondre à ces objectifs, cette thèse s'appuiera sur des techniques de type « Machine Learning » (p. ex., Deep Learning) seront considérées afin d'être en
mesure d'identifier des modèles
comportementaux du réseau, de son utilisation, etc., permettant ainsi de rendre le protocole de consensus fortement adaptatif/dynamique.
Mots clés :
Blockchain, Software-Defined Networking, Réseaux, Sécurité, Intelligence Artificielle
Conditions :
Durée: 3 ans
Employeur: Université de Lorraine, Centre de Recherche en Automatique de Nancy (CRAN)
Lieu: Faculté des Sciences et Technologies

Le candidat doit avoir:
+ un Master en Réseaux, Informatique ou équivalent
+ de bonnes compétences en programmation (Python, Java, R...)
+ une connaissance du domaine réseaux et télécommunications (protocoles, technologies...)
+ un esprit d'équipe
+ maîtriser l'anglais scientifique
La connaissance/maîtrise des techniques de Machine Learning et optimisation (metaheuristics, linear programming...), et de la blockchain, est un plus.
Département(s) : 
Ingénierie des Systèmes Eco-Techniques
Financement :
ANR JCJC TIC-TAC-SDN