Réputation et respect de la vie privée dans les réseaux dynamiques auto-organisés

Reputation and privacy preservation in dynamic auto-organized networks

• Auteur / Autrice : Paul Lajoie-Mazenc
• Direction : Emmanuelle Anceaume, Valérie Viêt Triêm Tông
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 25/09/2015
• Etablissement(s) : Rennes 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, télécommunications, informatique, signal, systèmes, électronique (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : PRES : Université européenne de Bretagne (2007-2016)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (Rennes) - Inria Rennes – Bretagne Atlantique - Inria Rennes – Bretagne Atlantique - CIDRE

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement réparti

Cryptographie

Vie privée

Réputation numérique

Mots clés libres

Réputation

Vie privée

Cryptographie appliquée

Systèmes distribués

Reputation

Privacy

Applied cryptography

Distributed systems

Résumé

Les mécanismes de réputation sont des outils très utiles pour inciter des utilisateurs ne se connaissant pas à se faire confiance, en récompensant les bons comportements et, inversement, en pénalisant les mauvais. Cependant, pour que la réputation des fournisseurs de service soit précise et robuste aux attaques, les mécanismes de réputation existants requièrent de nombreuses informations qui menacent la vie privée des utilisateurs; par exemple, il est parfois possible de traquer les interactions effectuées par les clients. Des mécanismes de réputation préservant aussi bien la vie privée des clients que celle des fournisseurs sont donc apparus pour empêcher de telles attaques. Néanmoins, pour garantir des propriétés fortes de vie privée, ces mécanismes ont dû proposer des scores de réputation imprécis, notamment en ne permettant pas aux clients de témoigner de leurs interactions négatives.Dans cette thèse, nous proposons un nouveau mécanisme de réputation distribué préservant la vie privée, tout en permettant aux clients d'émettre des témoignages négatifs. Une telle construction est possible grâce à des outils issus des systèmes distribués -- des tierces parties distribuées qui permettent de distribuer la confiance et de tolérer des comportements malveillants -- et de la cryptographie -- par exemple des preuves de connaissance à divulgation nulle de connaissance ou des signatures proxy anonymes. Nous prouvons de plus que ce mécanisme garantit les propriétés de vie privée et de sécurité nécessaires, et montrons par des analyses théoriques et pratiques que ce mécanisme est utilisable.

Reputation mechanisms are very powerful mechanisms to foster trust between unknown users, by rewarding good behaviors and punishing bad ones. Reputation mechanisms must guarantee that the computed reputation scores are precise and robust against attacks; to guarantee such properties, existing mechanisms require information that jeopardize users' privacy: for instance, clients' interactions might be tracked. Privacy-preserving reputation mechanisms have thus been proposed, protecting both clients' privacy and the providers' one. However, to guarantee strong privacy properties, these mechanisms provide imprecise reputation scores, particularly by preventing clients to testify about their negative interactions. In this thesis, we propose a new distributed privacy-preserving reputation mechanism allowing clients to issue positive as well as negative feedback. Such a construction is made possible thanks to tools from the distributed systems community -- distributed third parties that allow for a distribution of trust and that tolerate malicious behaviors -- as well as from the cryptographic one -- for instance zero-knowledge proofs of knowledge or anonymous proxy signatures. Furthermore, we prove that our mechanism guarantees the required privacy and security properties, and we show with theoretical and practical analysis that this mechanism is usable.