Thèse soutenue

Gestion efficace et partage sécurisé des traces de mobilité

FR  |  
EN
Auteur / Autrice : Dai Hai Ton That
Direction : Karine Bennis-Zeitouni
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 29/01/2016
Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Parallélisme, Réseaux, Systèmes, Modélisation (PRISM) - Parallélisme- Réseaux- Systèmes- Modélisation / PRISM
établissement opérateur d'inscription : Université de Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines (1991-....)
Jury : Président / Présidente : David Gross-Amblard
Examinateurs / Examinatrices : Iulian Sandu Popa, Vincent Oria, Bruno Defude
Rapporteurs / Rapporteuses : Agnès Voisard, Philippe Rigaux

Résumé

FR  |  
EN

Aujourd'hui, les progrès dans le développement d'appareils mobiles et des capteurs embarqués ont permis un essor sans précédent de services à l'utilisateur. Dans le même temps, la plupart des appareils mobiles génèrent, enregistrent et de communiquent une grande quantité de données personnelles de manière continue. La gestion sécurisée des données personnelles dans les appareils mobiles reste un défi aujourd’hui, que ce soit vis-à-vis des contraintes inhérentes à ces appareils, ou par rapport à l’accès et au partage sûrs et sécurisés de ces informations. Cette thèse adresse ces défis et se focalise sur les traces de localisation. En particulier, s’appuyant sur un serveur de données relationnel embarqué dans des appareils mobiles sécurisés, cette thèse offre une extension de ce serveur à la gestion des données spatio-temporelles (types et operateurs). Et surtout, elle propose une méthode d'indexation spatio-temporelle (TRIFL) efficace et adaptée au modèle de stockage en mémoire flash. Par ailleurs, afin de protéger les traces de localisation personnelles de l'utilisateur, une architecture distribuée et un protocole de collecte participative préservant les données de localisation ont été proposés dans PAMPAS. Cette architecture se base sur des dispositifs hautement sécurisés pour le calcul distribué des agrégats spatio-temporels sur les données privées collectées.