Inférence et modèles de données personnelles : mobilité sociale, proximité spatiale

par Roberto Pasqua

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Mohamed Kaâniche et de Gilles Trédan.

Soutenue le 17-11-2016

à Toulouse 3 , dans le cadre de École doctorale Systèmes (Toulouse) , en partenariat avec Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes L.A.A.S. (Toulouse) (laboratoire) .


  • Résumé

    La diffusion massive de dispositifs portables, de plus en plus utilisés pour le traitement et la communication de l'information, permet la collecte d'importantes masses de données liées à l'activité des utilisateurs sur des applications mobiles. Nous nous intéressons aux données de localisation (les traces de mobilité) qui sont issues de systèmes mobiles formés par un groupe d'utilisateurs. Les données de mobilité produites dans un système mobile sont étudiées suivant deux axes : - L'utilisation des modèles de mobilité est à la base du développement d'algorithmes de communication dédiés au systèmes mobiles. Les données de mobilité réelles concernant les utilisateurs vont nous permettre de comparer les données de mobilité synthétiques utilisées dans la simulation avec la réalité qu'ils sont censés décrire. - La manipulation des données de mobilité réelles implique une réflexion sur les conséquences que les informations extraites de ces données ont relativement à la protection de la vie privée des utilisateurs. Les contributions sur ces deux fronts sont les suivantes : - Une analyse fine des propriétés spatiales et sociales d'un ensemble de traces de mobilité réelles collecté expérimentalement à l'aide d'une plateforme à haute precision. - Une comparaison exploratoire entre des traces de mobilité réelles et des traces de mobilité synthétiques générées à partir de sept différents modèle de mobilité. - La conception et l'analyse d'un algorithme d'inférence par co-localisation décorrélée des informations sur la localisation des utilisateurs ciblés. - La quantification du potentiel des données de co-localisation non-déterministes sur la perte de protection de la vie privée d'un ensemble d'utilisateurs.

  • Titre traduit

    Inference and models of personal data : social mobility, spatial proximity


  • Résumé

    The wide diffusion of smart portable devices allows the collection of a big amount of data concerning the activities of users from mobile apps. We focus our attention on location data, i.e. mobility traces, of a set of users in a crowd. Data collected from these mobile systems are studied following two axies: - Mobility models are used to simulate the behavior of users to develop opportunistic forwarding algorithms. We compare real and synthetic mobility traces to show the distance between the reality and the models. - Information on mobility may endanger the privacy of users. We analyze the impact of such information on privacy of users. The main contributions are: - We analyze the spatial and social properties of human motion from real traces collected by a highly accurate experimental localization system. - We compare the real traces with synthetic mobility traces generated from seven popular mobility models - We provide an inference algorithm based on co-location of users and we show its efficiency on different datasets. - We quantify the effect of probabilistic co-location information by means of a novel co-location attack.


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Cette thèse a donné lieu à une publication en 2016 par Université Paul Sabatier, Toulouse 3 [diffusion/distribution] à Toulouse

Inférence et modèles de données personnelles : mobilité sociale, proximité spatiale


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Informations

  • Sous le titre : Inférence et modèles de données personnelles : mobilité sociale, proximité spatiale
  • Détails : 1 vol. (82 p.)
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