PhD - ENS de Lyon

N attribu´e par la biblioth`eque : 06ENSL0 393
THESE
en vue d’obtenir le obtenir le grade de
Docteur de l’Ecole Normale Sup´erieure de Lyon
sp´ecialit´e : Informatique
Laboratoire de l’Informatique du Parall´elisme
´ecole doctorale de : Math´ematique et Informatique Fondamentale
pr´esent´ee et soutenue publiquement le 11 d´ecembre 2006
par Monsieur Antoine SCHERRER
Titre :
Analyses statisitiques des communications sur puce
Directeur de th`ese : Tanguy RISSET
Apr`es avis de : Monsieur Alain GREINER, Membre/Rapporteur
Monsieur Patrick THIRAN, Membre/Rapporteur
Devant la commission d’examen form´ee de :
Monsieur Patrice ABRY, Invit´e
Monsieur Paul FEAUTRIER, Membre
Monsieur Antoine FRABOULET, Membre
Monsieur Alain GREINER, Membre/Rapporteur
Monsieur Tanguy RISSET, Membre
Monsieur Patrick THIRAN, Membre/Rapporteur

Remerciements 1
Remerciements
Je tiens à remercier en premier lieu mes directeurs de thèse pour leur constant soutient, leur
aide, leur sympathie et leur compréhension. Ces qualités m’ont beaucoup aidé à tous les niveaux
et dans toutes les étapes de l’accomplissement de ce travail.
Je voudrais aussi remercier chaleureusement les personnes avec lesquelles j’ai beaucoup col-
laboré durant ces trois années : Patrice Abry et Pierre Borgnat du laboratoire de Physique de l’ENS
de Lyon, ainsi que Philippe Owezarski et Nicolas Larieu du LAAS.
Je souhaite aussi remercier Alain Greiner et Patrick Thiran, qui ont accepté de relire ce ma-
nuscrit. Leurs remarques m’ont permis de considérablement en améliorer la qualité et d’envisa-
ger des perspectives de recherche nouvelles.
Enfin, je voudrais remercier tous ceux qui m’ont soutenu tout au long de ma thèse, que soit
d’une point de vue scientifique ou d’un point de vue personnel. En particulier, cette thèse est
dédiée aux PICASOLS, sans qui rien n’aurait été possible.

2 Table des mati`eres
Table des matières
Remerciements 1
Notations 5
Introduction générale 6
I Analyse et synthèse de trafic Internet 9
Introduction 11
1 Processus stochastiques 12
1.1 Variables aléatoires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.2 Processus stochastiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.3 Modèles classiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.4 Modélisation d’un ensemble d’observations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
1.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2 Longue mémoire 30
2.1 Définitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.2 Longue mémoire et performance des réseaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.3 Autosimilarité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.4 Sens du paramètre de Hurst . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2.5 Lien entre longue mémoire et autosimilarité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.6 Processus FARIMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.7 Estimation de la longue mémoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
2.8 Synthèse de processus LRD gaussiens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
2.9 Au-delà de l’autosimilarité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.10 Récapitulatifs des processus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
2.11 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3 Synthèse de processus LRD non-gaussiens 47

Table des mati`eres 3
3.1 Contribution à l’étude du cas non-gaussien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.2 Validation et performance des estimateurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.3 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
4 Contributions de la thèse à l’analyse de trafic Internet 60
4.1 Modélisation et synthèse de trafic Internet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
4.2 Détection d’anomalies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
4.3 Simulation de trafic à longue mémoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
4.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
Conclusion et discussions 88
II Étude des communications sur puce 91
5 État de l’art 95
5.1 Systèmes sur puce . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
5.2 Réseaux sur puce . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
5.3 Trafic sur puce . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
5.4 Génération de trafic sur puce . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
6 Contribution de la thèse à la génération de trafic sur puce 122
6.1 Modélisation du trafic sur puce . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
6.2 Environnement de génération de trafic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
6.3 Points clés de notre générateur de trafic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
7 Environnement de simulation 141
7.1 SocLib . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
7.2 Flot de simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146
7.3 Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
8 Résultats expérimentaux 149
8.1 Temps de simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
8.2 Validation de la génération de trafic déterministe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152
8.3 Segmentation automatique en phase . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
8.4 Génération de trafic stochastique multiphase . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164
8.5 Résultats sur la longue mémoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167
8.6 Résumé des contributions expérimentales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173