Des étudiants développent un système de cybersécurité basé sur l’IA pour les stations d’épuration et autres infrastructures critiques.

En février 2021, un individu non identifié a accédé à distance au système de contrôle d’une station d’épuration des eaux à Oldsmar, en Floride. Il a tenté d’augmenter le niveau d’hydroxyde de sodium, un produit chimique caustique utilisé pour équilibrer le pH de l’eau, à près de 100 fois la concentration admissible. La présence d’une telle concentration d’hydroxyde de sodium aurait pu s’avérer mortelle si elle avait contaminé le réseau d’eau potable de la ville. L’attaque n’a été détectée par aucun système de sécurité automatisé. Elle n’a été découverte que parce qu’un opérateur de la station a aperçu le curseur de sa souris bouger tout seul et a annulé la commande à temps.

Cet incident est au cœur d’un projet réalisé par deux étudiants de premier cycle de l’Institut indien de technologie de Gandhinagar (IITGN), qui ont entrepris de concevoir un système capable de détecter automatiquement de telles attaques, sans dépendre uniquement du hasard ou de la vigilance humaine.

Miloni Thakkar, étudiante en troisième année d’informatique et d’ingénierie, et Mitwa Goswami, étudiante en troisième année de génie électrique, ont remporté le deuxième prix de l’ Intel Cup , le concours international de conception électronique pour étudiants de premier cycle 2026, qui s’est tenu à l’université Jiao Tong de Shanghai. Leur équipe a été récompensée pour TrustGate, un système de cybersécurité basé sur l’intelligence artificielle, conçu pour détecter les attaques contre les systèmes de contrôle industriels (ICS), tels que ceux utilisés dans les stations d’épuration, les réseaux électriques et les sites de production.

Les équipes participant à la phase internationale devaient construire un système fonctionnel sur la plateforme matérielle DK-2500 d’Intel, qui servait à exécuter et à tester leur système de sécurité basé sur l’IA, soumettre un rapport technique détaillé et défendre leur travail en direct devant un jury d’experts comprenant le Dr Song Jiqiang, vice-président d’Intel Labs et directeur de l’Institut de recherche Intel en Chine.

Thakkar et Goswami ont été encadrés par le Dr Sameer Kulkarni, professeur adjoint au département d’informatique et d’ingénierie, et de génie électrique de l’IITGN.

À propos de leur expérience, Goswami a déclaré : « Miloni s’était toujours intéressé à la cybersécurité. Aussi, lorsque nous avons exploré des pistes de collaboration, ce domaine s’est imposé naturellement comme une voie à suivre. Dès que nous avons commencé à étudier les systèmes de contrôle industriels, il est devenu évident que l’IA n’était pas un simple atout, mais une nécessité absolue pour résoudre le problème. En effet, la détection des attaques qui se manifestent physiquement, et pas seulement dans le trafic réseau, exigeait un modèle capable de raisonner sur les deux aspects. »

La plupart des systèmes de contrôle industriels gérant les infrastructures critiques datent de plusieurs décennies et n’ont pas été conçus initialement en tenant compte de la cybersécurité, ont expliqué les étudiants. Les outils de sécurité classiques des systèmes de contrôle industriels se contentent généralement de surveiller le trafic réseau et de signaler les accès non autorisés, les activités inhabituelles ou les logiciels malveillants connus. En revanche, ces outils ne peuvent généralement pas déterminer si une commande qui paraît parfaitement légitime au niveau du protocole représente en réalité un danger physique compte tenu de l’état actuel de l’installation.

C’est pourquoi un outil de sécurité limité au réseau n’aurait pas pu détecter l’incident en Floride : la commande elle-même ne paraissait pas suspecte ; seules ses conséquences matérielles l’auraient été. « TrustGate comble cette lacune en appréhendant simultanément les aspects cybernétiques et physiques d’une attaque », a déclaré Thakkar. « C’est bien plus important que pour la concurrence, car ce sont ces systèmes qui assurent le fonctionnement de services essentiels comme l’approvisionnement en eau potable, et leur défaillance peut avoir des conséquences financières et sanitaires considérables. »

Les étudiants ont choisi de se concentrer sur les infrastructures de traitement de l’eau en raison de la clarté des enjeux et pour des raisons pratiques liées à la recherche. L’équipe avait besoin d’un environnement bien établi pour tester et valider son approche, ce qui l’a conduite vers le jeu de données SWaT (Secure Water Treatment).

SWaT, l’un des bancs d’essai les plus utilisés dans la recherche sur la sécurité des systèmes de contrôle industriels (ICS), repose sur une plateforme de test réelle, à échelle réduite et composée de six étapes de traitement de l’eau, gérée par le centre iTrust de l’Université de technologie et de design de Singapour (SUTD).

Ce banc d’essai permet aux chercheurs d’étudier le trafic réseau et les données des capteurs physiques en conditions normales d’utilisation, ainsi que lors de cyberattaques simulées. Son utilisation généralisée dans les publications scientifiques a fourni à l’équipe un banc d’essai crédible et fiable, lui permettant d’évaluer son approche par rapport à un corpus de travaux établi, plutôt que de partir d’un jeu de données non validé.

Au cœur de TrustGate se trouve un modèle de mémoire à long terme bidirectionnelle à double flux (BiLSTM) combiné à ce que les étudiants décrivent comme une « attention intermodale ». Il s’agit d’une architecture dans laquelle le trafic réseau et les relevés des capteurs physiques des équipements de l’usine sont analysés comme deux flux distincts qui s’informent activement mutuellement, plutôt que d’être traités isolément et combinés seulement à la fin.

« Imaginez deux spécialistes travaillant ensemble plutôt qu’un généraliste isolé », explique Goswami. « Une partie du modèle analyse les schémas de trafic réseau, tandis qu’une autre étudie les données des capteurs physiques de l’usine. L’innovation majeure réside dans l’étape d’attention intermodale. Au lieu de simplement additionner les avis des deux spécialistes à la fin, le modèle leur permet de se consulter activement, en se demandant, par exemple, si les données des capteurs physiques, quelques secondes avant ou après une commande réseau suspecte, confirment son caractère dangereux. »

Ce recoupement des données, expliquent les étudiants, permet à TrustGate de détecter des attaques qui ne paraîtraient pas suspectes dans un seul flux de données, notamment des manipulations discrètes et progressives conçues précisément pour éviter de déclencher une alarme évidente. Lorsque TrustGate détecte une telle anomalie, il ne se contente pas de déclencher une alerte générique. Il identifie la nature probable de l’attaque et le composant physique responsable, et affiche ces informations sur une carte en temps réel de l’installation.

« Dans une installation réelle, le simple fait de constater un problème ne suffit pas à déclencher une action », a déclaré Thakkar. « L’important est que l’opérateur sache où chercher et quel équipement arrêter, en quelques secondes et non en quelques minutes. La capacité de TrustGate à identifier précisément le composant affecté fait toute la différence entre une alerte utile et une alerte paralysante. » Il s’agit là d’une des conclusions les plus importantes des tests « zéro tir », au cours desquels le système a été évalué sur des équipements de l’installation qu’il n’avait jamais vus attaqués lors des entraînements.

Les infrastructures critiques étant souvent délibérément mises hors ligne pour des raisons de sécurité, les étudiants ont conçu TrustGate pour fonctionner entièrement sur du matériel embarqué, sans dépendre d’une connexion au cloud. « Une dépendance au cloud créerait une nouvelle surface d’attaque et un point de défaillance unique », explique Goswami. « Un fonctionnement entièrement sur le dispositif garantit que le système reste opérationnel même en cas de coupure de la connexion externe, ce qui correspond précisément au scénario redouté lors d’une véritable attaque. »

TrustGate utilise le TPM 2.0 (Trusted Platform Module 2.0), une technologie de sécurité intégrée qui protège les clés de chiffrement sensibles et vérifie l’intégrité du système informatique. Au démarrage, elle s’assure que le code et le matériel n’ont pas été altérés, tandis qu’un mécanisme de surveillance à réparation automatique redémarre tout processus essentiel bloqué ou ayant planté.

« Si un attaquant parvient à compromettre le système de surveillance de sécurité lui-même, aucune de ses alertes ne sera plus fiable », a déclaré Goswami, qui a dirigé l’intégration matérielle, l’attestation TPM et le déploiement de Linux embarqué pour le projet, tandis que Thakkar a dirigé l’architecture du modèle d’IA, l’entraînement, les études d’ablation et le déploiement d’OpenVINO.

Commentant l’évolution du projet, Kulkarni, qui a encadré l’équipe, a déclaré : « Lorsque Miloni et Mitwa ont abordé le projet pour la première fois, ils l’envisageaient principalement comme un problème d’analyse de tendances, un modèle qui apprendrait des schémas statistiques et produirait un score d’anomalie. Je les ai incités à reconsidérer cette approche fondamentale. Mon rôle n’a jamais été de leur donner les réponses, mais de les amener à poser des questions qui les inciteraient à examiner leurs hypothèses de manière plus critique. Les étudiants se sont approprié l’exploration et le développement, et c’était important pour moi. »

Présenter leur travail en anglais devant un jury majoritairement sinophone, dans un délai strict de 30 minutes, a obligé les étudiants à adapter leur communication en temps réel.

« D’habitude, on commençait par le terme technique précis, mais si on percevait la moindre incertitude chez les intervenants, on optait immédiatement pour une explication plus simple de l’idée sous-jacente », a déclaré Thakkar. « L’un des principaux enseignements de cette expérience a été d’apprendre à jauger l’atmosphère pendant notre intervention et à nous adapter instantanément ; c’est une compétence qui nous a été précieuse bien après cette présentation. »

TrustGate demeure un prototype de recherche validé en laboratoire, et non déployé en conditions industrielles réelles. Les étudiants précisent que le système nécessite encore des tests sur des données réelles d’installations, la prise en charge de davantage de protocoles industriels et des certifications de sécurité officielles avant de pouvoir être testé avec un opérateur réel.

Le projet est encore en phase de recherche, sans implication de l’industrie ou des services publics pour le moment. Ils estiment que l’idée centrale de combiner données réseau et données physiques, à la manière d’un jumeau numérique, pourrait être étendue à d’autres infrastructures, comme les réseaux électriques ou les hydrocarbures, moyennant toutefois des adaptations spécifiques.

« La prochaine étape consiste à développer cette idée et à rendre le système plus efficace, voire à tester d’autres modèles ou méthodes », a déclaré Thakkar, interrogé sur leurs projets d’avenir. Les deux étudiants ont indiqué que cette reconnaissance à Shanghai avait renforcé leur volonté de poursuivre le développement de TrustGate plutôt que de le considérer comme un simple projet académique ponctuel.

« Nous avons construit cela en un temps relativement court, et le fait de l’avoir défendu avec succès sur la scène internationale est une réussite dont nous sommes fiers », a déclaré Goswami. « Cela nous motive encore plus à continuer à travailler dessus plutôt que de le considérer comme un projet ponctuel. »

https://news.iitgn.ac.in/ai-system-stops-cyberattacks-on-water-plants/