Bibliothèque certifiée en Coq pour la provenance des données

A Coq certified library for data provenance

• Auteur / Autrice : Rébecca Zucchini
• Direction : Véronique Benzaken, Sarah Cohen-Boulakia, Chantal Keller
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 04/07/2023
• 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 : Laboratoire Méthodes formelles (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 2021-....)
• Partenaire(s) de recherche : référent : Faculté des sciences d'Orsay
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Informatique et sciences du numérique (2020-....)
• Jury : Président / Présidente : Nicolas Thiéry
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Yves Bertot, Pierre Senellart, Catherine Dubois, Assia Mahboubi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Yves Bertot, Pierre Senellart

Mots clés

Mots clés contrôlés

Coq (logiciel)

Assistants de preuve

Bases de données relationnelles

Métadonnées

Méthodes formelles (informatique)

Mots clés libres

Bibliothèque certifiée

Provenance

Assistant de preuves

Coq

Base de données

Certified library

Proof assistant

Databases

Coq

Provenance

Résumé

La présente thèse se situe à l'intersection des méthodes formelles et des bases de données, et s'intéresse à la formalisation de la provenance des données à l'aide de l'assistant de preuve Coq. L'étude de la provenance des données, qui permet de retracer leur origine et leur historique, est essentielle pour assurer la qualité des données, éviter les interprétations erronées et favoriser la transparence dans le traitement des données. La thèse propose ainsi la formalisation de deux types de provenance des données couramment utilisés, la How-provenance et la Where-provenance. Cette formalisation a permis de comparer leur sémantique, mettant en évidence leurs différences et leurs complémentarités. En outre, elle a conduit à la proposition d'une structure algébrique et d'une sémantique unificatrice pour ces deux types de provenance.

This thesis is about the formalization of data provenance using the Coq proof assistant, at the intersection of formal methods and database communities. It explores the importance of data provenance, which tracks the origin and history of data, in addressing issues such as poor data quality, incorrect interpretations, and lack of transparency in data processing. The thesis proposes formalizations of two commonly used types of data provenance, How-provenance and Where-provenance. Formalizing both types of provenance allowed us to compare their semantics, highlighting their differences and complementarities. Additionally, the formalization of these two types of provenance led to the proposal of an algebraic structure that provides a unifying semantics.