Thèse soutenue

Vers une meilleure protection de la vie privée par la détection d'événements dans les photos partagées sur les réseaux sociaux

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Auteur / Autrice : Eliana Raad
Direction : Richard Chbeir
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 04/12/2015
Etablissement(s) : Dijon
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Electronique, Informatique et Image (LE2i) (Dijon, Côte d'Or ; Auxerre, Yonne ; Chalon-sur-Saône, Saône-et-Loire ; Le Creusot, Saône-et-Loire ; 1996-2018)
Jury : Président / Présidente : Kokou Yétongnon
Examinateurs / Examinatrices : Philippe Aniorté, Ernesto Damiani
Rapporteurs / Rapporteuses : David Gross-Amblard, Harald Kosch

Résumé

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De nos jours, les réseaux sociaux ont considérablement changé la façon dont les personnes prennent des photos qu’importe le lieu, le moment, le contexte. Plus que 500 millions de photos sont partagées chaque jour sur les réseaux sociaux, auxquelles on peut ajouter les 200 millions de vidéos échangées en ligne chaque minute. Plus particulièrement, avec la démocratisation des smartphones, les utilisateurs de réseaux sociaux partagent instantanément les photos qu’ils prennent lors des divers événements de leur vie, leurs voyages, leurs aventures, etc. Partager ce type de données présente un danger pour la vie privée des utilisateurs et les expose ensuite à une surveillance grandissante. Ajouté à cela, aujourd’hui de nouvelles techniques permettent de combiner les données provenant de plusieurs sources entre elles de façon jamais possible auparavant. Cependant, la plupart des utilisateurs des réseaux sociaux ne se rendent même pas compte de la quantité incroyable de données très personnelles que les photos peuvent renfermer sur eux et sur leurs activités (par exemple, le cas du cyberharcèlement). Cela peut encore rendre plus difficile la possibilité de garder l’anonymat sur Internet dans de nombreuses situations où une certaine discrétion est essentielle (politique, lutte contre la fraude, critiques diverses, etc.).Ainsi, le but de ce travail est de fournir une mesure de protection de la vie privée, visant à identifier la quantité d’information qui permettrait de ré-identifier une personne en utilisant ses informations personnelles accessibles en ligne. Premièrement, nous fournissons un framework capable de mesurer le risque éventuel de ré-identification des personnes et d’assainir les documents multimédias destinés à être publiés et partagés. Deuxièmement, nous proposons une nouvelle approche pour enrichir le profil de l’utilisateur dont on souhaite préserver l’anonymat. Pour cela, nous exploitons les évènements personnels à partir des publications des utilisateurs et celles partagées par leurs contacts sur leur réseau social. Plus précisément, notre approche permet de détecter et lier les évènements élémentaires des personnes en utilisant les photos (et leurs métadonnées) partagées au sein de leur réseau social. Nous décrivons les expérimentations que nous avons menées sur des jeux de données réelles et synthétiques. Les résultats montrent l’efficacité de nos différentes contributions.