Thèse soutenue

Anonymisation de graphes sociaux
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Auteur / Autrice : Huu-Hiep Nguyen
Direction : Michaël RusinowitchAbdessamad Imine
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 04/11/2016
Etablissement(s) : Université de Lorraine
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications
Jury : Président / Présidente : Isabelle Chrisment
Examinateurs / Examinatrices : Sylvain Peyronnet, Emmanuel Viennet
Rapporteurs / Rapporteuses : Clémence Magnien, Catuscia Palamidessi

Résumé

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La vie privée est une préoccupation des utilisateurs des réseaux sociaux. Les réseaux sociaux sont une source de données précieuses pour des analyses scientifiques ou commerciales. Cette thèse aborde trois problèmes de confidentialité des réseaux sociaux: l'anonymisation de graphes sociaux, la détection de communautés privées et l'échange de liens privés. Nous abordons le problème d'anonymisation de graphes via la sémantique de l'incertitude et l'intimité différentielle. Pour la première, nous proposons un modèle général appelé Uncertain Adjacency Matrix (UAM) qui préserve dans le graphe anonymisé les degrés des nœuds du graphe non-anonymisé. Nous analysons deux schémas proposés récemment et montrons leur adaptation dans notre modèle. Nous aussi présentons notre approche dite MaxVar. Pour la technique d'intimité différentielle, le problème devient difficile en raison de l'énorme espace des graphes anonymisés possibles. Un grand nombre de systèmes existants ne permettent pas de relâcher le budget contrôlant la vie privée, ni de déterminer sa borne supérieure. Dans notre approche nous pouvons calculer cette borne. Nous introduisons le nouveau schéma Top-m-Filter de complexité linéaire et améliorons la technique récente EdgeFlip. L'évaluation de ces algorithmes sur une large gamme de graphes donne un panorama de l'état de l'art. Nous présentons le problème original de la détection de la communauté dans le cadre de l'intimité différentielle. Nous analysons les défis majeurs du problème et nous proposons quelques approches pour les aborder sous deux angles: par perturbation d'entrée (schéma LouvainDP) et par perturbation d'algorithme (schéma ModDivisive)