Protéger les appareils intelligents à l’aide d'une analyse binaire plus intelligente

Les appareils d’IoT sont de plus en plus souvent la cible des hackers, qui cherchent à y implanter des logiciels malveillants. Un moyen de réduire ces menaces est d’analyser en masse le firmware de ces systèmes à la recherche de vulnérabilités. Titulaire d'une bourse postdoctorale AXA, le Dr Giuseppe Antonio Di Luna, de l’Université Sapienza de Rome (Italie), développe de nouvelles techniques d’apprentissage automatique capables d’analyser le code contenu sous forme binaire brute dans le firmware. Il souhaite ainsi faciliter l’analyse automatisée d'un grand nombre de firmwares, afin de réduire les risques pour les utilisateurs et la menace d’attaques coordonnées sur les réseaux publics. Les résultats de cette recherche seront publiés sous licence de libre diffusion.