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Accéleration des traitements de la sécurité mobile avec le calcul parallèle

Abdellatif, Manel (2016). Accéleration des traitements de la sécurité mobile avec le calcul parallèle. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

L’accélération des traitements relatifs à la sécurité mobile est devenue l’un des problèmes les plus importants vu la croissance exponentielle et l’impact important des attaques ciblant ces plateformes. Il est important de protéger les informations sensibles au sein des téléphones mobiles à travers l’implantation de systèmes de détection de malwares ainsi que le chiffrement des données dans le but de maintenir un plus haut niveau de sécurité. En effet, pour détecter les applications malveillantes, un antivirus analyse un flux de données important et le compare avec une base de données de signatures de malwares. Malheureusement, comme le nombre de menaces augmente continuellement, le nombre de signatures de codes malveillants augmente proportionnellement. Ceci rend le processus de détection plus complexe pour les téléphones mobiles, surtout qu’ils sont limités en termes de mémoire, de batterie et de capacité de traitement. Comme le niveau de sécurité de ces systèmes s’aggrave, la capacité de calcul parallèle pour les téléphones mobiles est de mieux en mieux améliorée avec l’évolution des unités de traitement graphiques mobiles (GPU).

Dans ce mémoire, nous allons porter l’accent sur comment nous pouvons tirer profit de l’évolution des capacités de traitement parallèle des appareils mobiles afin d’accélérer la détection des logiciels malveillants ainsi que les traitements de cryptographie sur les téléphones Android. Dans ce but, nous avons conçu et mis en oeuvre une architecture parallèle pour les appareils mobiles qui exploite les capacités de calcul des GPUs mobiles et le traitement distribué sur les clusters. Une série de techniques de calcul et d’optimisation de la mémoire est proposée pour augmenter l’efficacité de la détection et le débit d’exécution.

Les résultats de ce travail de recherche nous mènent à conclure que les GPUs mobiles peuvent être utilisées efficacement pour accélérer la détection des malwares pour les téléphones mobiles ainsi que les traitements cryptographiques. Les résultats montrent également que l’architecture locale proposée sur les téléphones mobiles peut être étendue à une architecture de cluster afin d’avoir un taux d’accélération de traitement plus important lorsque les ressources du téléphone mobile sont occupées.

Titre traduit

Acceleration of mobile security processing with parallel computing

Résumé anglais

Accelerating mobile security processing is becoming one of the most challenging problems. It is important to protect sensitive information in mobile phones through malware detection systems and data encryption to maintain a high security level. In fact, malware detection on mobile phones involves analyzing and matching large amount of data streams against a set of known malware signatures. Unfortunately, as the number of threats grows continuously, the number of malware signatures grows proportionally. This is time-consuming and leads to expensive computation costs, especially for mobile devices where memory, power and computation capabilities are limited. As the security threat level is getting worse, parallel computation capabilities for mobile phones is getting better with the evolution of mobile graphical processing units (GPUs).

This thesis focuses on how we can get benefit from the evolving parallel processing capabilities of mobile devices in order to accelerate malware detection as well as cryptographic processing on Android mobile phones. For this purpose, we have designed and implemented a parallel architecture for mobile devices that exploits the computation capabilities of mobile GPUs and distributed processing on clusters. A series of computation and memory optimization techniques are proposed to increase the detection and processing throughput.

The results suggest that mobile graphic cards can be used effectively to accelerate malware detection for mobile phones as well as cryptographic processing. The results show also that the local processing on mobile phones can be extended to cluster architecture in order to have more interesting processing acceleration rates when the mobile phone is busy.

Type de document: Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires: "Mémoire présenté à l'École de technologie supérieure comme exigence partielle à l'obtention de la maîtrise en génie des technologies de l'information". Bibliographie : pages 107-113.
Mots-clés libres: Téléphones intelligents Sécurité Mesures. Logiciels malveillants Prévention. Chiffrement (Informatique) Parallélisme (Informatique) Capacité de traitement. Processeurs graphiques. Classification automatique (Statistique) détection de malwares, cryptographie, calcul parallèle, correspondance de patrons, analyse des traces des téléphones mobiles, cluster
Directeur de mémoire/thèse:
Directeur de mémoire/thèse
Talhi, Chamseddine
Co-directeurs de mémoire/thèse:
Co-directeurs de mémoire/thèse
Hamou-Lhadj, Abdelwahab
Programme: Maîtrise en ingénierie > Génie des technologies de l'information
Date de dépôt: 29 avr. 2016 17:55
Dernière modification: 29 avr. 2016 17:55
URI: http://espace.etsmtl.ca/id/eprint/1660

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