Confidentialité de données dans les systèmes pair à pair

Data privacy in P2P Systems

• Auteur / Autrice : Mohamed Jawad
• Direction : Patrick Valduriez, Patricia Serrano Alvarado
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2011
• Etablissement(s) : Nantes
• Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université de Nantes. Faculté des sciences et des techniques

Mots clés

Mots clés contrôlés

Mesures de sécurité

Accès -- Contrôle

Poste à poste (Internet)

Protection de l'information (informatique)

Mots clés libres

Confiance

Objectifs d’accès

Table de hachage distribuée

Bases de données hippocratiques

Résumé

Les communautés en ligne pair-a-pair (P2P), comme les communautés professionnelles (p. Ex. , médicales ou de recherche) deviennent de plus en plus populaires a cause de l’augmentation des besoins du partage de données. Alors que les environnements P2P offrent des caractéristiques intéressantes (p. Ex. , passage a l’échelle, disponibilité, dynamicité), leurs garanties en termes de protection des données sensibles sont limitées. Ils peuvent être considérés comme hostiles car les données publiées peuvent être consultées par tous les pairs (potentiellement malicieux) et utilisées pour tout (p. Ex. , pour le commerce illicite ou tout simplement pour des activités contre les préférences personnelles ou éthiques du propriétaire des données). Cette thèse propose un service qui permet le partage de données sensibles dans les systèmes P2P, tout en assurant leur confidentialité. La première contribution est l’analyse des techniques existant pour la confidentialité de données dans les architectures P2P. La deuxième contribution est un modèle de confidentialité, nomme PriMod, qui permet aux propriétaires de données de spécifier leurs préférences de confidentialité dans de politiques de confidentialité et d’attacher ces politiques a leurs données sensibles. La troisième contribution est le développement de PriServ, un service de confidentialité, base sur une DHT qui met en oeuvre PriMod afin de prévenir la violation de la confidentialité de données. Entre autres, PriServ utilise de techniques de confiance pour prédire le comportement des pairs.

Online peer-to-peer (P2P) communities such as professional ones (e. G. , medical or research communities) are becoming popular due to increasing needs on data sharing. P2P environments offer valuable characteristics but limited guarantees when sharing sensitive data. They can be considered as hostile because data can be accessed by everyone (by potentially malicious peers) and used for everything (e. G. , for marketing or for activities against the owner’s preferences or ethics). This thesis proposes a privacy service that allows sharing sensitive data in P2P systems while protecting their privacy. The first contribution consists on analyzing existing techniques for data privacy in P2P architectures. The second contribution is a privacy model for P2P systems named PriMod which allows data owners to specify their privacy preferences in privacy policies and to associate them with their data. The third contribution is the development of PriServ, a privacy service located on top of DHT-based P2P systems which implements PriMod to prevent data privacy violations. Among others, PriServ uses trust techniques to predict peers behavior