Requêtes distribuées respectueuses de la vie privée compatibles avec des réseaux opportunistes

Privacy-preserving distributed queries compatible with opportunistic networks

• Auteur / Autrice : Ludovic Javet
• Direction : Luc Bouganim, Nicolas Anciaux, Philippe Pucheral
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 19/07/2023
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Données et algorithmes pour une ville intelligente et durable (Versailles ; 2015-...) - PETRUS - Personal Trusted cloud
• Partenaire(s) de recherche : référent : Université de Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines (1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Informatique et sciences du numérique (2020-....)
• Jury : Président / Présidente : Nathalie Mitton
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Philippe Lamarre, Pierre Sens, Zoubida Kedad, Claudia Lucia Roncancio
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Philippe Lamarre, Pierre Sens

Mots clés

Mots clés contrôlés

Bases de données -- Interrogation

Réseaux ad hoc (informatique)

Systèmes autonomes distribués (informatique)

Vie privée

Mots clés libres

Gestion de données décentralisée

Calculs par la foule

Protection de la vie privée

Réseaux opportunistes

Decentralized data management

Crowd computing

Privacy protection

Opportunistic networks

Résumé

Dans la société actuelle, où l'IoT et les plateformes numériques transforment notre vie quotidienne, les données personnelles sont générées à profusion et leur utilisation échappe souvent à notre contrôle. Des législations récentes comme le RGPD en Europe proposent des solutions concrètes pour réguler ces nouvelles pratiques et protéger notre vie privée. Parallèlement, sur le plan technique, de nouvelles architectures émergent pour répondre à ce besoin urgent de se réapproprier nos propres données personnelles. C'est le cas des systèmes de gestion des données personnelles (PDMS) qui offrent un moyen décentralisé de stocker et de gérer les données personnelles, permettant aux individus d'avoir un meilleur contrôle sur leur vie numérique.Cette thèse explore l'utilisation distribuée de ces PDMS dans un contexte de réseau opportuniste, où les messages sont transférés d'un appareil à l'autre sans nécessiter d'infrastructure. L'objectif est de permettre la mise en œuvre de traitements complexes croisant les données de milliers d'individus, tout en garantissant la sécurité et la tolérance aux pannes des exécutions.L'approche proposée utilise les environnements d'exécution de confiance pour définir un nouveau paradigme informatique, intitulé Edgelet computing, qui satisfait à la fois les propriétés de validité, de résilience et de confidentialité. Les contributions comprennent (1) des mécanismes de sécurité pour protéger les exécutions contre les attaques malveillantes visant à piller les données personnelles, (2) des stratégies de résilience pour tolérer les défaillances et les pertes de messages induites par l'environnement décentralisé, (3) des validations approfondies et des démonstrations pratiques des méthodes proposées.

In today's society, where IoT and digital platforms are transforming our daily lives, personal data is generated in profusion and its usage is often beyond our control. Recent legislations like the GDPR in Europe propose concrete solutions to regulate these new practices and protect our privacy. Meanwhile, on the technical side, new architectures are emerging to respond to this urgent need to reclaim our own personal data. This is the case of Personal Data Management Systems (PDMS) which offer a decentralized way to store and manage personal data, empowering individuals with greater control over their digital lives.This thesis explores the distributed use of these PDMS in an Opportunistic Network context, where messages are transferred from one device to another without the need for any infrastructure. The objective is to enable the implementation of complex processing crossing data from thousands of individuals, while guaranteeing the security and fault tolerance of the executions.The proposed approach leverages the Trusted Execution Environments to define a new computing paradigm, entitled Edgelet computing, that satisfies both validity, resiliency and privacy properties. Contributions include: (1) security mechanisms to protect executions from malicious attacks seeking to plunder personal data, (2) resiliency strategies to tolerate failures and message losses induced by the fully decentralized environment, (3) extensive validations and practical demonstrations of the proposed methods.