Requêtes distribuées respectueuses de la vie privée sur nuages personnels

Distributed and Privacy-Preserving Personal Queries on Personal Clouds

• Auteur / Autrice : Julien Loudet
• Direction : Luc Bouganim
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 24/10/2019
• 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 : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Saclay, Ile-de-France)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université de Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines (1991-....)
• Jury : Président / Présidente : Pierre Sens
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Luc Bouganim, Pierre Sens, David Gross-Amblard, Vincent Roca, Aline Carneiro Viana, Iulian Sandu Popa
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : David Gross-Amblard, Vincent Roca

Mots clés

Mots clés contrôlés

Scalabilité (informatique)

Poste à poste (Internet)

Informatique en nuage

Protection de l'information (informatique)

Mots clés libres

Protection de la vie privée

Requêtes distribuées

Nuage Personnel

Pair-À-Pair

Privacy

Distributed Queries

Personal Cloud

Peer-To-Peer

Résumé

Dans un contexte où nous produisons de plus en plus de données personnelles et où nous contrôlons de moins en moins comment et par qui elles sont utilisées, une nouvelle manière de les gérer voit le jour: le « nuage personnel ». En partenariat avec la jeune pousse française Cozy Cloud (https://cozy.io) qui développe une telle technologie, nous définissons à travers ces travaux une manière collaborative d'interroger ces nuages personnels qui respecte la vie privée des utilisateurs.Pour y parvenir nous détaillons dans cette thèse trois contributions : (1) un ensemble de quatre prérequis que tout protocole doit respecter dans ce contexte particulier : l'aléa imposé qui empêche un attaquant d'influencer le déroulement de l'exécution, la dispersion des connaissances qui assure qu'aucun participant ne possède trop d'informations, l'atomicité des tâches qui diminue au maximum le rôle joué par chaque participant directement impliqué dans l'exécution et les communications cachées pour protéger l'identité des participants et les informations échangées ; (2) SEP2P un protocole se basant sur une table de hashage distribuée et CSAR, un protocole permettant de générer un nombre aléatoire, afin de générer une liste aléatoire et vérifiable d'acteurs en accord avec le premier prérequis ; et (3) DISPERS un protocole qui applique les trois derniers prérequis et découpe l'exécution d'une requête de sorte à minimiser les informations accédées par chaque acteur pour minimiser l'impact d'une fuite au cas où un attaquant aurait été sélectionné parmi ces mêmes acteurs.

In a context where we produce more and more personal data and where we control less and less how and by whom they are used, a new way of managing them is on the rise: the "personal cloud". In partnership with the french start-up Cozy Cloud (https://cozy.io) that is developing such technology, we propose through this work a way of collaboratively querying the personal clouds while preserving the privacy of the users.We detail in this thesis three contributions to achieve this objective: (1) a set of four requirements any protocol has to respect in this particular context: imposed randomness to prevent an attacker from influencing the execution of a query, knowledge dispersion to prevent any node from concentrating information, task atomicity to split the execution in as many independent tasks as necessary and hidden communications to protect the identity of the participants as well as the content of their communications; (2) SEP2P a protocol leveraging a distributed hash table and CSAR, another protocol that generates a verifiable random number, in order to generate a random and verifiable list of actors in accordance with the first requirement; and (3) DISPERS a protocol that applies the last three requirements and splits the execution of a query so as to minimize the impact of a leakage (in case an attacker was selected as actor) by providing to each actor the minimum amount of information it needs in order to execute its task.