Thèse soutenue

Apprentissage de quantificateurs pour la détection distribuée préservant la confidentialité, avec application aux compteurs intelligents
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Auteur / Autrice : Maggie Mhanna
Direction : Pierre DuhamelJuan Pablo Piantanida
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Réseaux, information et communications
Date : Soutenance le 13/01/2017
Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des signaux et systèmes (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 1974-....)
établissement en collaboration : Institut national de la recherche scientifique (Québec, province)
établissement opérateur d'inscription : Université Paris-Sud (1970-2019)
Jury : Président / Présidente : Marie-Laure Boucheret
Examinateurs / Examinatrices : Pierre Duhamel, Juan Pablo Piantanida, Marie-Laure Boucheret, Matthieu Bloch, Catuscia Palamidessi
Rapporteurs / Rapporteuses : Inbar Fijalkow, Matthieu Bloch

Résumé

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Cette thèse porte sur quelques problèmes de codage de source dans lesquels on souhaite préserver la confidentialité vis à vis d’une écoute du canal. Dans la première partie, nous fournissons des nouveaux résultats fondamentaux sur le codage de source pour la détection (utilisateur légitime) et la confidentialité (vis à vis d’une écoute du canal) en présence d'informations secondaires aux terminaux de réception. Nous proposons plusieurs nouveaux résultats d'optimisation de la région de débit-erreur-équivocation réalisable, et proposons des algorithmes pratiques pour obtenir des solutions aussi proches que possible de l'optimal, ce qui nécessite la conception de quantificateurs en présence d'un eavesdropper. Dans la deuxième partie, nous étudions le problème de l'estimation sécurisée dans un cadre d'utilité-confidentialité où l'utilisateur recherche soit à extraire les aspects pertinents de données complexes ou bien à les cacher vis à vis d'un eavesdropper potentiel. L'objectif est principalement axé sur l'élaboration d'un cadre général qui combine la théorie de l'information et la théorie de la communication, visant à fournir un nouvel outil pour la confidentialité dans les Smart Grids. D'un point de vue théorique, cette recherche a permis de quantifier les limites fondamentales et donc le compromis entre sécurité et performance (estimation / détection).