| Titre : | Privacy-preserving Protocols for Distributed Data Aggregation | | Type de document : | thèse | | Auteurs : | Yahya Benkaouz, Auteur | | Année de publication : | 2015 | | Langues : | Anglais (eng) | | Catégories : | Informatique
| | Mots-clés : | Agrégation de données DiPA Sondage Vote électronique PDP Calcul
multipartite sĂ©curisĂ© SchĂ©ma de partage de secret Anonymization ADIPA SĂ©curitĂ© ConfidentialitĂ©. | | Index. dĂ©cimale : | Doct/240 | | RĂ©sumĂ© : | Durant les dernières décennies, les technologies de l’information et de la
communication ont connu des progrès significatifs. L’adoption de plateformes telles
que réseaux sociaux et “Internet of things” impacte fortement notre quotidien. Tout en
facilitant la vie des gens, les utilisateurs y partagent de plus en plus de données
personnelles. Par conséquent, la production, la collecte, le traitement et le stockage
des données connaissent une expansion à un rythme étonnant.
Dans ce sens, l’agrégation des données représente un élément clé dans de nombreuses
applications d’analyse de données, telles que la recherche médicale, “smart metering”,
les systèmes de recommandation, etc. Généralement, les données sont recueillies
auprès de différentes sources, traitées et rendues publiques si nécessaire. Les données
traitées contiennent des informations personnelles et confidentielles, qui nécessitent
un traitement spécial pour la préservation de leur aspect privé.
Dans cette thèse, nos principales contributions consistent au développement de
protocoles d’agrégation de données préservant la vie privée. Les protocoles proposés
sont entièrement distribués. Tout d’abord, nous décrivons PDP “probabilistic Private
Distributed Polling protocol”, considéré comme un cas particulier d’agrégation
“scrutin” dans lequel un ensemble d’utilisateurs rassemble leurs opinions sur un sujet
donné tout en préservant l’intimité de leur point de vue. PDP utilise un schéma de
partage de secret afin d’assurer une confidentialité probabiliste. Puis, nous présentons
DiPA “Distributed protocol for Privacy preserving Aggregation”. DiPA représente
une généralisation du protocole PDP. DiPA soutient le calcul d’une classe de
fonctions d’agrégation s’exprimant comme groupe abélien. Enfin, nous suggérons
ADiPA “Anonymized DiPA”, permettant l’agrégation de différents types de données
organisées sous forme de table d’enregistrement. ADiPA utilise des techniques
d’anonymisation. Les protocoles proposés présentent les avantages suivants: Le
résultat est calculé par les participants eux-mêmes, sans interaction avec une entité
tierce; Les protocoles préservent une confidentialité probabiliste des entrées; En outre,
ils ne reposent ni sur des techniques cryptographiques ni sur la fiabilité d’une tierce
partie.
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Privacy-preserving Protocols for Distributed Data Aggregation [thèse] / Yahya Benkaouz, Auteur . - 2015. Langues : Anglais ( eng) | Catégories : | Informatique
| | Mots-clés : | Agrégation de données DiPA Sondage Vote électronique PDP Calcul
multipartite sĂ©curisĂ© SchĂ©ma de partage de secret Anonymization ADIPA SĂ©curitĂ© ConfidentialitĂ©. | | Index. dĂ©cimale : | Doct/240 | | RĂ©sumĂ© : | Durant les dernières décennies, les technologies de l’information et de la
communication ont connu des progrès significatifs. L’adoption de plateformes telles
que réseaux sociaux et “Internet of things” impacte fortement notre quotidien. Tout en
facilitant la vie des gens, les utilisateurs y partagent de plus en plus de données
personnelles. Par conséquent, la production, la collecte, le traitement et le stockage
des données connaissent une expansion à un rythme étonnant.
Dans ce sens, l’agrégation des données représente un élément clé dans de nombreuses
applications d’analyse de données, telles que la recherche médicale, “smart metering”,
les systèmes de recommandation, etc. Généralement, les données sont recueillies
auprès de différentes sources, traitées et rendues publiques si nécessaire. Les données
traitées contiennent des informations personnelles et confidentielles, qui nécessitent
un traitement spécial pour la préservation de leur aspect privé.
Dans cette thèse, nos principales contributions consistent au développement de
protocoles d’agrégation de données préservant la vie privée. Les protocoles proposés
sont entièrement distribués. Tout d’abord, nous décrivons PDP “probabilistic Private
Distributed Polling protocol”, considéré comme un cas particulier d’agrégation
“scrutin” dans lequel un ensemble d’utilisateurs rassemble leurs opinions sur un sujet
donné tout en préservant l’intimité de leur point de vue. PDP utilise un schéma de
partage de secret afin d’assurer une confidentialité probabiliste. Puis, nous présentons
DiPA “Distributed protocol for Privacy preserving Aggregation”. DiPA représente
une généralisation du protocole PDP. DiPA soutient le calcul d’une classe de
fonctions d’agrégation s’exprimant comme groupe abélien. Enfin, nous suggérons
ADiPA “Anonymized DiPA”, permettant l’agrégation de différents types de données
organisées sous forme de table d’enregistrement. ADiPA utilise des techniques
d’anonymisation. Les protocoles proposés présentent les avantages suivants: Le
résultat est calculé par les participants eux-mêmes, sans interaction avec une entité
tierce; Les protocoles préservent une confidentialité probabiliste des entrées; En outre,
ils ne reposent ni sur des techniques cryptographiques ni sur la fiabilité d’une tierce
partie.
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Doc/113 
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