Identification du type d’objet connecté de façon autonome

Avec la prolifération des objets connectés, de plus en plus de personnes achètent des objets et des électroménagers connectés pour bénéficier de nouveaux services, leur permettant de contrôler leur maison n'importe où, à tout moment et de rester informés. Le nombre de services activés par les objets IoT augmente rapidement, tout comme la diversité des types de ces objets: caméras, capteurs, téléphones intelligents, tablettes, haut-parleurs provenant de plusieurs fournisseurs et avec différents modèles. Les objets et les systèmes de gestion des services IoT d'un réseau domestique doivent savoir quels objets IoT sont connectés au réseau. Un système de gestion d’objets pour tous les types dans un réseau domestique est nécessaire. Dans cette thèse, nous proposons une méthodologie basée sur l'analyse des messages de protocole réseau pour extraire des informations pertinentes sur les dispositifs afin d'identifier leur type. Ensuite, nous avons proposé une autre méthodologie d'identification basée sur des algorithmes de Machine Learning. Notre approche de classification est basée sur la combinaison de fonctionnalités textuelles extraites de la charge utile des paquets et des caractéristiques de communication du réseau statistique. Nous évaluons notre solution et montrons qu'elle surpasse les solutions mentionnées dans l'état de l'art de la thèse avec une précision égale à 0,98.