Diffusion Vidéo avec une Meilleure Qualité d'Expérience et Respectant la Vie Privée

High-QoE Privacy-Preserving Video Streaming

• Auteur / Autrice : Simon Da silva
• Direction : Laurent Réveillère, Daniel Negru
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 07/10/2020
• Etablissement(s) : Bordeaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et informatique (Talence, Gironde ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire bordelais de recherche en informatique
• Jury : Président / Présidente : Pascal Desbarats
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Laurent Réveillère, Daniel Negru, Sara Bouchenak, Evangelos Pallis, David Bromberg
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Sara Bouchenak, Evangelos Pallis

Mots clés

Mots clés contrôlés

Protection de l'information (informatique)

Streaming (télécommunications)

Qualité d'expérience (télécommunications)

Télévision par Internet

Mots clés libres

Streaming

Securité

Vie Privée

Cloud

Informatique de confiance

Qualité d'expérience

Streaming

Security

Privacy

Cloud

Tee

QoE

Résumé

La diffusion vidéo devrait atteindre 82% du trafic total sur Internet en 2022.Il y a deux raisons à ce succès : la multiplication des sources de contenu vidéo et la démocratisation des connexions haut débit à Internet.Les principales plateformes de streaming vidéo dépendent d'infrastructures planétaires pour répondre à la demande croissante en qualité visuelle.Cependant, l'utilisation de ces plateformes génère des données personnelles sensibles (sous la forme d'historiques de visionnage).Protéger les intérêts des utilisateurs est nécessaire pour une nouvelle génération de services de streaming vidéo respectueux de la vie privée.Cette thèse propose une nouvelle approche pour du streaming vidéo temps-réel multi-sources en délivrant du contenu avec une meilleure qualité d'expérience (délai de démarrage rapide, flux stable en haute qualité, pas de coupures) tout en permettant une protection de la vie privée (grâce aux environnements d'exécution de confiance).

Video streaming is expected to exceed 82% of all Internet traffic in 2022.There are two reasons for this success: the multiplication of video sources and the pervasiveness of high quality Internet connections.Dominating video streaming platforms rely on large-scale infrastructures to cope with an increasing demand for high quality of experience and high-bitrate content.However, the usage of video streaming platforms generates sensitive personal data (the history of watched videos), which leads to major threats to privacy.Hiding the interests of users from servers and edge-assisting devices is necessary for a new generation of privacy-preserving streaming services.This thesis aims at proposing a new approach for multiple-source live adaptive streaming by delivering video content with a high quality of experience to its users (low start-up delay, stable high-quality stream, no playback interruptions) while enabling privacy preservation (leveraging trusted execution environments).