FR 3088461 A1 20200515 FR 1860332 A 20181109 Procédé de gestion d'un message transmis par une station émettrice d'un système de transport intelligent La présente invention concerne le domaine des systèmes de transport intelligents. L'invention porte notamment sur un procédé de gestion d'un message transmis par une station émettrice d'un système de transport intelligent. L'invention s'applique notamment à un véhicule m automobile connecté au sein d'un système de transport intelligent. On sait que les systèmes d'aide à la conduite autonome s'appuient sur les moyens mis à disposition par les 15 systèmes de transport intelligents (STI) dans lesquels les stations intelligentes (e.g. véhicules, infrastructures, individus) interagissent par le biais d'échanges de données contenues au sein de messages transmis au moyen de signaux radiofréquences. Si tout 20 se passe la plupart du temps de manière souhaitable, on ne peut toutefois pas exclure que des messages malicieux, i.e. des messages dont le contenu est erroné, soient ponctuellement émis par l'une ou l'autre des stations intelligentes du système. 25 Or, dans le contexte de la conduite autonome, de tels messages peuvent avoir de graves conséquences. On imagine en effet aisément que tout système qui intervient dans la gestion de l'aide à la conduite 2 autonome ne peut fonctionner correctement sur la base de données erronées. De plus, la plupart des systèmes d'aide à la conduite autonome actuels sont prévus pour que le contrôle total du véhicule soit rendu au 5 conducteur en cas de défaillance d'une fonctionnalité d'aide à la conduite. Mais, lorsqu'aucune n'assurance n'existe pour qu'une défaillance ne soit jamais détectée de manière trop tardive, ces dispositions ne suffisent pas pour maximiser au mieux la sécurité de la conduite m autonome. On note enfin que ces potentiels comportements indésirables ne sont pas évités par les mécanismes de sécurité déjà mis en place qui, généralement, s'appuient sur des méthodes de cryptographie pour minimiser certains risques, notamment en vue d'assurer l'intégrité u des messages et l'authentification des stations intelligentes émettrices. Par conséquent, les systèmes actuels restent incapables de fournir les fonctionnalités nécessaires pour une conduite autonome sûre. 20 L'invention vise à fournir un procédé pour palier à ces inconvénients. Plus particulièrement, l'invention a pour but de fournir un procédé et un système qui permettent l'optimisation d'un système de transport 25 intelligent pour sécuriser la fourniture de fonctionnalités d'aide à la conduite autonome. Spécifiquement, l'invention a pour but de fournir un procédé et un système qui permettent de sécuriser une station d'un système de transport intelligent contre 3 des messages malicieux, i.e. des messages qui contiennent des données anormales et dont le contenu est donc erroné. 5 A cet effet, l'invention a pour objet un procédé de gestion d'un message transmis par une station émettrice d'un système de transport intelligent, le procédé comprenant les étapes de : - recevoir ledit message par le biais de moyens o de réception de signaux radiofréquences, - déterminer au moins un premier critère de validité en regard du contenu dudit message en utilisant un modèle prédictif établi par un module d'apprentissage automatique s préalablement entrainé par apprentissage supervisé pour détecter la présence de données anormales au sein d'un contenu de message, et - déterminer si ledit message est un message o malicieux sur la base du premier critère de validité Selon une variante, le procédé peut comprendre les étapes de : 25 - extraire des données contextuelles, lesdites données contextuelles étant générées par un module d'acquisition d'une perception locale, 4 - utiliser lesdites données contextuelles pour déterminer un deuxième critère de validité en regard du contenu dudit message, et - déterminer si ledit message est un message 5 malicieux sur la base du premier et du deuxième critères de validité. Selon une autre variante, le module d'acquisition d'une perception locale peut générer lesdites données o contextuelles en accédant à des éléments de cartographie, en interagissant avec un système de positionnement par satellites et/ou suite à l'émission d'un signal par un moyen de détection. u Selon une autre variante, le modèle prédictif peut être établi par le module d'apprentissage automatique sur la base de règles qui concernent des attributs relatifs à des stations émettrices, des limites théoriques de portée et/ou des éléments géographiques. 20 Selon une autre variante, ladite station émettrice peut être agencée dans un véhicule terrestre à moteur, une construction ou portée par un individu. 25 L'invention a en outre pour objet un système informatique de gestion d'un message transmis par une station émettrice d'un système de transport intelligent, le système comprenant des moyens de mise en oeuvre d'un procédé tel que défini ci-dessus. 5 Selon une variante, le système peut comprendre au moins un calculateur et des moyens de stockage dans lesquels sont stockés au moins un programme pour l'exécution d'étapes selon le procédé de gestion mis en oeuvre par 5 le système. L'invention a en outre pour objet un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l'exécution des étapes d'un procédé tel que défini ci-mi dessus. L'invention a en outre pour objet un support utilisable dans une ordinateur sur lequel est enregistré un programme tel que défini ci-dessus. 15 L'invention a en outre pour objet un véhicule terrestre à moteur comprenant un système tel que défini ci-dessus. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention 20 apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés, sur lesquels : - la figure 1A est un schéma bloc d'un système de gestion selon un mode de réalisation de l'invention, 25 - La figure 1B est un schéma bloc d'un système de gestion selon un autre mode de réalisation de l'invention, et 6 la figure 2 est un organigramme illustrant certaines étapes d'un procédé de gestion selon l'invention. 5 Comme illustré à la figure 1A, le système de gestion 100 d'un message transmis par une station émettrice d'un système de transport intelligent 100 selon la présente invention comprend une unité de traitement d'information 101, comprenant un ou plusieurs processeurs, un support o de stockage de données 102, des moyens d'entrée et sortie 103, un module d'apprentissage automatique 104 ainsi que des éléments matériels et logiciels mettant en oeuvre des fonctionnalités pour l'émission et la réception de signaux radiofréquences (non représentés). u En outre, selon un mode de réalisation particulier, représenté à la figure 1B, le système 100 comprend également un module d'acquisition d'une perception locale 105. 20 Selon certains modes de réalisation, le système 100 est embarqué dans une station émettrice, par exemple distribué parmi un ou plusieurs calculateurs d'un véhicule terrestre à moteur. Selon d'autres modes de réalisation de l'invention, le système 100 comprend un 25 ou plusieurs ordinateurs, un ou plusieurs serveurs, un ou plusieurs supercalculateurs et/ou n'importe quelle combinaison comprenant l'un de ces systèmes informatiques. De manière avantageuse, le système 100 peut être installé au sein d'une station intelligente d'un système de transport intelligent et interagir avec des moyens de communication de signaux radiofréquences pour sécuriser la station contre les messages malicieux, notamment en agissant au même titre qu'un pare-feu pour 5 empêcher la prise en compte par d'autres systèmes de tels messages, par exemple des systèmes d'aide à la conduite autonome lorsque la station intelligente est agencée dans un véhicule terrestre à moteur. o Le module d'apprentissage automatique 104 est entraîné par apprentissage supervisé pour détecter la présence de données anormales dans le contenu d'un message. Pour ce faire, le module d'apprentissage automatique 104 a été entraîné sur la base de règles de classification s qui ont été préalablement définies en vue de permettre l'établissement par le module d'apprentissage automatique 104 d'un modèle prédictif. Certaines de ces règles de classification concernent des attributs relatifs à des stations émettrices, d'autres ont trait zo à des limites théoriques de portée alors que d'autres sont relatives à des éléments géographiques. Par exemple, certaines règles de classification sont liées à des marges qui peuvent s'appliquer sur certains 25 éléments du contenu d'un message, tels que des éléments de vitesse, de largeur, de longueur ou des éléments qui sont relatifs à des types de stations émettrices. Selon un autre exemple, certaines règles sont liées à des limites théoriques de portée, tenant notamment compte 8 de la portée théorique de la technologie de communication DSRC (Dedicated Short Range Communications), qui est de lkm, et de sa portée en milieu urbain, qui est de 600m. Enfin, certaines règles 5 de classification sont liées à des éléments géographiques (cartes routières, éléments de signalisation routière) et permettent ainsi la prise en charge par le module d'apprentissage automatique 104 de coordonnées géographiques. En ce qui concerne le module d'acquisition d'une perception locale 105, celui-ci génère des données contextuelles en interagissant avec des systèmes ou des supports de stockage de données auquel le système de gestion 100 est raccordé. Par exemple, pour générer certaines données contextuelles, le module d'acquisition d'une perception locale 105 extrait des éléments géographiques depuis un support de stockage de données, local ou distant. Pour générer d'autres données contextuelles, le module d'acquisition d'une perception locale 105 interagit avec un système de positionnement par satellites, un système de navigation d'un véhicule et/ou un récepteur adapté pour interagir avec un système de navigation d'un véhicule. De manière avantageuse, le module d'acquisition d'une perception locale 105 peut ainsi être utilisée par une station intelligente pour obtenir une information de localisation renseignant la station, par exemple, de sa propre position, que cette position soit fixe, dans le cas d'une station 9 intelligente agencée au sein d'une infrastructure, ou évolutive, dans le cas d'une station intelligente agencée dans un véhicule. 5 En outre, pour générer d'autres données contextuelles, le module d'acquisition d'une perception locale 105 interagit avec un moyen de détection, par exemple un moyen de détection embarqué dans un véhicule (e.g. capteur optique, radar, lidar, sonar, caméra). Le module o d'acquisition d'une perception locale 105 est donc en mesure de recueillir des données utiles auprès de plusieurs sources et, sur cette base, de générer des données contextuelles qui résument de manière pertinente l'environnement opératoire d'une station intelligente s évoluant au sein d'un système de transport intelligent (e.g. sa localisation, son état de fonctionnement, sa perception de l'environnement déterminée en utilisant ses moyens de détection, etc.). 20 Tous les éléments décrits ci-dessus contribuent pour permettre au système 100 de mettre en oeuvre un procédé de gestion d'un message transmis par une station émettrice d'un système de transport intelligent, tel que décrit ci-dessous. 25 Comme illustré à la figure 2, selon une étape 201, le système de gestion 100 reçoit le message par le biais de ses moyens de réception de signaux radiofréquences. Dans le contexte des systèmes de transport intelligents, 10 le message peut avoir été transmis par toute station intelligente agencée dans un véhicule, dans une infrastructure ou, éventuellement, portée par un individu. 5 Selon une autre étape 202, le système de gestion 100 détermine au moins un premier critère de validité en regard du contenu du message en utilisant le modèle prédictif établi par un module d'apprentissage 10 automatique 104. Pour ce faire, le système 100 utilise le contenu du message pour alimenter le module d'apprentissage automatique 104 qui, en retour, détecte la présence de données anormales dans le contenu du message. En effet, sur la base de la classification du 15 contenu du message déterminée selon le modèle prédictif, le module d'apprentissage automatique 104 détermine si le contenu du message est erroné, i.e. s'il contient des données anormales. Sur la base de la classification du message retournée par le module d'apprentissage 20 automatique 104, le système affecte un critère de validité au message, en utilisant, par exemple, une valeur binaire ou booléenne. Selon une autre étape 203, le système de gestion 100 25 détermine si le message est un message malicieux sur la base du premier critère de validité. Pour ce faire, le système 100 extrait le critère de validité déterminé au cours de l'étape 202 et, sur cette base, estime si le message analysé est un message malicieux. Par exemple, 11 lorsque le module d'apprentissage automatique 104 est configuré de sorte qu'il retourne une valeur binaire, la valeur 0 correspondant, par exemple, à un message sain et la valeur 1 correspondant à un message 5 malicieux, le système 100 détermine que le message est un message malicieux si la valeur retournée par le module d'apprentissage automatique 104 est non nulle. Ensuite, lorsque le critère de validité qualifie un message malicieux, le système 100 détermine que le 10 message doit être ignoré. Alternativement, ou cumulativement, le système 100 peut ensuite émettre un message vers la station émettrice pour solliciter la retransmission du message malicieux ou mémoriser un paramètre de sécurité en lien avec un identifiant de la 15 station émettrice du message. Selon une alternative, le système 100 extrait, au cours d'une autre étape, des données contextuelles générées par le module d'acquisition d'une perception locale 105. 20 Ensuite, le système 100 utilise les données contextuelles pour déterminer un deuxième critère de validité en regard du contenu du message. En d'autres termes, les données contextuelles sont donc dans ce cas aussi utilisées par le système 100 pour déterminer si 25 le contenu du message est erroné. Par exemple, lorsque les données contextuelles concernent des éléments qui indiquent une limitation de vitesse pour un segment de route particulier, un message supposé être transmis par un véhicule et indiquant un élément de vitesse hautement 12 supérieur à la limitation pourra être considéré comme malicieux par le système 100, des éléments du contenu du message paraissant en effet à priori absurdes en regard des données contextuelles. 5 Par conséquent, aux termes du procédé et du système selon l'invention décrits ci-dessus, les briques fonctionnelles nécessaires sont mises à disposition pour être en mesure de fournir des fonctionnalités qui m permettent de sécuriser une station intelligente d'un système de transport intelligent contre les messages malicieux. L'invention ne se limite pas aux modes de réalisation décrits ci-dessus, présentés uniquement à titre d'exemples, mais s'étend à d'autres modes de 15 réalisation, notamment ceux formés en combinant certaines caractéristiques décrites en lien avec certains modes de réalisation avec d'autres caractéristiques décrites en lien avec d'autres REVENDICATIONS: 1. Procédé de gestion par un système informatique (100) d'un message transmis par une station émettrice d'un système de transport intelligent, caractérisé en ce que le procédé comprend les étapes de : - recevoir ledit message par le biais de moyens de réception de signaux radiofréquences, - déterminer au moins un premier critère de o validité en regard du contenu dudit message en utilisant un modèle prédictif établi par un module d'apprentissage automatique (104) préalablement entrainé par apprentissage supervisé pour détecter la présence de 15 données anormales au sein d'un contenu d'un message, et - déterminer si ledit message est un message malicieux sur la base du premier critère de validité. 20 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes de : - extraire des données contextuelles, lesdites données contextuelles étant générées par un 25 module d'acquisition d'une perception locale (105), - utiliser lesdites données contextuelles pour déterminer un deuxième critère de validité en regard du contenu dudit message, et 14 déterminer si ledit message est un message malicieux sur la base du premier et du deuxième critères de validité. s 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que le module d'acquisition d'une perception locale (105) génère lesdites données contextuelles en accédant à des éléments de cartographie, en interagissant avec un système de positionnement par satellites et/ou suite à l'émission d'un signal par un moyen de détection. 4. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le modèle prédictif est établi par le module d'apprentissage automatique (104) sur la base de règles qui concernent des attributs relatifs à des stations émettrices, des limites théoriques de portée et/ou des éléments géographiques. 5. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite station émettrice est agencée dans un véhicule terrestre à moteur, une construction ou portée par un individu. 6. Système informatique (100) de gestion d'un message transmis par une station émettrice d'un système de transport intelligent, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens (101, 102, 103, 104, 105) de 15 mise en oeuvre d'un procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes. 7. Système selon la revendication 6, caractérisé en ce qu'il comprend au moins un calculateur (101) et des moyens de stockage (102) dans lesquels sont stockés au moins un programme pour l'exécution d'étapes selon le procédé de gestion mis en oeuvre par le système. 10 8. Programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l'exécution des étapes d'un procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5. u 9. Support utilisable dans un ordinateur et sur lequel est enregistré un programme selon la revendication P. 10. Véhicule terrestre à moteur, caractérisé en ce qu'il 20 comprend un système selon l'une des revendications 6 ou 7.