Système d'aide à la décision pour la protection des données de vie privée

par Arnaud Oglaza

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Pascale Zaraté.

Soutenue le 12-09-2014

à Toulouse 1 , dans le cadre de École Doctorale Mathématiques, Informatique et Télécommunications (Toulouse) , en partenariat avec Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (équipe de recherche) .


  • Résumé

    Nous utilisons de plus en plus d’équipements informatiques connectés à Internet. Nos téléphones, nos tablettes, et maintenant les équipements de notre quotidien peuvent désormais partager des informations pour faciliter notre vie. Mais partager ces données peut porter préjudice à notre vie privée et il est nécessaire de les contrôler. Cependant, cette tâche est complexe surtout pour des utilisateurs novices. Pour les aider dans cette tâche, nous proposons KAPUER, un système d’aide à la décision dont l’objectif est d’apprendre les préférences de l’utilisateur en terme de protection de la vie privée et de lui proposer des règles adaptées pour le contrôle de l’accès aux données. Cet apprentissage est basé sur une approche multicritère pour laquelle nous avons défini un modèle de résolution de problème innovant qui utilise des méta-critères afin de pouvoir exprimer les différentes abstractions présentes dans les politiques d’autorisation. Nous proposons aussi KAGOP, un opérateur d’agrégation utilisant notre modèle de résolution de problème pour prendre en compte simplement les interactions entre critères. KAPUER a été implémenté dans un système basé sur Android et une plateforme d’analyse et de simulation a été développé afin de pouvoir tester le système.

  • Titre traduit

    Decision Support System for protecting privacy


  • Résumé

    We are using more and more devices connected to the Internet. Our smartphones, tablets and now everyday items can share data to make our life easier. Sharing data may harm our privacy and there is a need to control them. However, this task is complex especially for non technical users. To facilitate this task, we present a decision support system, named KAPUER, that proposes high level authorization policies by learning users' privacy preferences. This learning phase is based on a multi criteria approach. We have defined an innovative model of problem solving using meta-criteria to express the different level of abstraction existing in autorisation policies. We also present KAGOP, an aggregation operator using our model of problem solving to take into account interactions between criteria. KAPUER has been implemented in an Android based system and a simulator has been developed to test it.


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