Réalisation de la confiance par une auto-adaptation sémantique dans l'Internet des objets

Realization of trust by a semantic self-adaptation in the Internet of Things

• Auteur / Autrice : Hamza Baqa
• Direction : Noël Crespi, Franck Le Gall
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique, données et intelligence artificielle
• Date : Soutenance le 27/02/2020
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Télécom SudParis (France)
• Jury : Président / Présidente : Nadjib Ait Saadi
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Franck Le Gall, Young-Gab Kim, Tiziana Margaria-Steffen, Samuel A. Fricker
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Nadjib Ait Saadi, Young-Gab Kim

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes informatiques -- Mesures de sûreté

Blockchains

Internet des objets

Mots clés libres

Confiance

Semantique

Vie privée

Internet des objets

Blockchain

Trust

Semantic

Privacy

IoT

Blockchain

Résumé

Cette dernière décennie a connu un engouement important pour les communications sans fil. En plus de l’utilisation croissante des smartphones et des tablettes, l’explosion du nombre d’équipements connectés a contribué à l’émergence de l’Internet des Objets (ou IoT). C’est dans cette perspective, que la confiance, dans le domaine de l’IoT, est devenue un facteur vital afin de fournir un service fiable/stable, sans intervention humaine, tout en réduisant les risques liés à la prise de décision autonome. Cependant, la présence d'objets physiques, des modules logiciels et d'êtres humains dans un même environnement (IoT) a introduit de nouvelles préoccupations pour l'évaluation de la confiance. Par conséquent, un grand nombre de problèmes liés à la confiance n'ont pas encore été résolus. Cela est principalement dû à l'ambiguïté du concept de confiance et de la diversité des indicateurs de confiance (ou TIs), des modèles et des mécanismes de gestion dans les différents scénarios IoT. Dans cette thèse, mon objectif est donc de fournir une évaluation de confiance efficace et pratique pour tout écosystème IoT. Afin d’atteindre ce résultat, le premier objectif consiste à renforcer le concept de confiance générique et le modèle conceptuel de la confiance. Cela va permettre de comprendre la confiance au sens plus large, les différents facteurs/indicateurs qu’elle influence dans un contexte IoT. Le deuxième objectif est de proposer une modélisation de la confiance dans un environnement IoT, appelé REK: (Reputation Experience Knowledge), composé de trois axes : Réputation, expérience et connaissances. Cette modélisation couvre les aspects multidimensionnels de la confiance en combinant les observations, expérience utilisateur et opinions globales. La connaissance est considérée comme étant « confiance directe », elle permet à un fiduciant de comprendre le fiduciaire selon les scénarios. Elle est obtenue en se basant sur les informations disponibles sur les différentes caractéristiques du fiduciant, de l'environnement et des perspectives du fiduciaire. L’expérience et la réputation proviennent des caractéristiques sociales. Elles sont extraites des interactions précédentes entre les différentes entités d’un système IoT. Les modèles mathématiques et les mécanismes de calcul pour Expérience et Réputation sont également proposés. Pour ce faire, on s’est inspiré du Google PageRank pour la classification et des comportements sociologiques des humains dans le monde réel. Les objets IoT peuvent vivre dans différents “domaines » et « contexte » dans leur cycle de vie. C’est pour cette raison, que les informations générées par ces objets peuvent être gérées/manipulées par plusieurs/diverses parties prenantes avec différents rôles, des informations et fonctionnalités avec différents niveaux d’accès, dans des écosystèmes avec différents niveaux de confiance et politique de sécurité. Dans ce sens, le troisième objectif de cette thèse est donc de proposer une nouvelle approche basée sur la BlockChain pour le partage de données IoT, appelée Semantic Smart Contract (SSC). Cette approche a pour but de tirer pleinement profit des dispositions offertes par la blockchain et la sémantique. La faisabilité et l'efficacité du modèle REK, basées sur l'indicateur de confiance proposé, ainsi que les mécanismes de partage de confiance associés sont prouvées non seulement par une analyse théorique, mais également par des applications concrètes issues du monde réel et qui sont déployées dans deux projets européens Wise-IoT et SMESEC.

In the blooming era of the Internet of Things (IoT), trust has become a vital factor for provisioning reliable smart services without human intervention by reducing risk in autonomous decision making. However, the merging of physical objects, cyber components and humans in the IoT infrastructure has introduced new concerns for the evaluation of trust. Consequently, a large number of trust-related challenges have been unsolved yet due to the ambiguity of the concept of trust and the variety of divergent trust indicators, models and management mechanisms in different IoT scenarios. In this PhD thesis, my ultimate goal is to propose an efficient and practical trust evaluation for any IoT ecosystems. To achieve this goal, the first important objective is to augment the generic trust concept and conceptual model of trust in order to come up with a comprehensive understanding of trust, influencing factor and relevant Trust Indicators (TI) in the context of IoT. Following the catalyst, as the second objective, a trust model called REK comprised of the triad Reputation, Experience and Knowledge TIs is proposed which covers multi-dimensional aspects of trust by incorporating heterogeneous information from direct observation, personal experiences to global opinions. Knowledge TI is as “direct trust” rendering a trustor’s understanding of a trustee in respective scenarios that can be obtained based on limited available information about characteristics of the trustee, environment and the trustor’s perspective using a variety of techniques. Experience and Reputation TIs are originated from social features and extracted based on previous interactions among entities in IoT. The mathematical models and calculation mechanisms for the Experience and Reputation TIs also proposed leveraging sociological behaviours of humans in the real-world; and being inspired by the Google PageRank in the web-ranking area, respectively. Things are expected to live in different “domains” and “contexts” during their lifetime. Information generated/associated with Things should be manageable by multiple, diverse stakeholders with different roles, information and functionalities with many access levels, ecosystems with different trust level and security primitives. In that sense, as third objective of this thesis, a novel blockchain-enhanced IoT data-sharing framework named Semantic Smart Contract (SSC) is proposed taking full advantage of the provisions offered by the blockchain and semantics.The feasibility and effectiveness of the REK model, based on the proposed trust indicator, and associated Trust sharing mechanisms are proved not only by the theoretical analysis but also by real-world applications deployed in our Wise-IoT and SMESEC EU projects.