Data sharing aware of access control policies

Partage de données tenant compte des politiques de contrôles d'accès

• Auteur / Autrice : Juba Agoun
• Direction : Mohand Saïd Hacid
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 17/12/2021
• Etablissement(s) : Lyon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon (Lyon ; 2009-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université Claude Bernard (Lyon ; 1971-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIRIS - Laboratoire d'Informatique en Image et Systèmes d'information (Rhône ; 2003-....)
• Jury : Président / Présidente : Laurent D'Orazio
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Mohand Saïd Hacid, Nora Cuppens, Salim Hariri, Claudia Lucia Roncancio, Hamida Seba Lagraa
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Laurent D'Orazio, Nora Cuppens

Mots clés

Mots clés contrôlés

Protection de l'information (informatique)

Accès -- Contrôle

Fichiers (informatique)

Systèmes informatiques -- Mesures de sûreté

Échange électronique d'information

Mots clés libres

Contrôle d'accès

Traduction de requêtes

Réécriture de requêtes

Correspondance d'entités

Partage de données

Disponibilité des données

Access control

Query translation

Query rewriting

Data availability

Data sharing

Entity matching

Résumé

Avec l’avènement des nouvelles technologies de l’information et l’augmentation de la quantité de données produites, de plus en plus d’entreprises et organisations coopèrent en partageant et échangeant des données. Le chevauchement des données provenant de sources différentes conduit à la nécessité d’introduire un filtrage adapté des réponses à une requête. Afin d’assurer la sécurité et la confidentialité des données, chaque source, ayant été construite indépendamment des autres, définit sa propre politique de contrôle d’accès. Cette dernière permet d’indiquer les informations qui sont considérées comme sensibles, donc, à ne pas divulguer. Le travail de thèse porte sur la conception et l’implémentation d’un framework qui permet un partage de données sécurisé entre deux sources. Le partage de données s’appuie sur la spécification de correspondances (mappings) entre entités des deux sources. Nous nous sommes intéressés à exploiter les règles de matching entre instances afin d’augmenter le résultat d’une requête ciblant une source par des données issues d’une autre source tout en assurant l’application des politiques de sécurité. La faille de sécurité que nous cherchons à combler est celle qui peut émerger lorsque deux enregistrements, de sources différentes, et qui représentent la même entité du monde réel ne sont pas considéré avec le même degré de sensibilité dans les sources concernées. Nous étudions dans un premier temps le problème de publication de données en présence de règles de contrôle d’accès. Nous considérons le contexte où une source de données est décrite par un ensemble de vues de publication et des règles de restriction d’accès. Une vue est une table représentant le résultat d'une requête destiné à être publié. L'objectif est alors d'identifier les vues qui divulguent des informations sensibles. Plutôt que de neutraliser ces vues, nous proposons leur révision. Notre approche exploite les conditions nécessaires et suffisantes pour qu'une vue soit conforme à une règle de politique de sécurité. Nous formulons un travail préliminaire qui consiste en une méthode indépendante des données pour réviser les vues qui ne préservent pas la confidentialité. Grâce à ce processus de révision, nous offrons un certain équilibre entre la restriction des accès aux données et leur disponibilité. Dans un second temps, nous proposons une méthodologie orientée correspondances entre entités et politiques afin de fournir un cadre sécurisé de partage des données. Nous présentons un algorithme permettant de traduire une requête soumise à une source de données en une requête ciblant l’autre source de données afin de capturer les tuples de cette dernière source qui compléteront les réponses fournies par la première source. Ensuite, nous fournissons un processus de transformations pour répondre aux requêtes, en favorisant le partage de données et préservant les politiques locales de contrôle d'accès pour éviter toute fuite d’information par une inférence qui pourrait résulter de la mise en correspondance des entités.

With the advent of recent information technologies and the increase in the amount of data, more and more companies and organisations are cooperating through data sharing and exchange for learning and research purposes. However, when data is shared between several sources, there may be overlapping data. These redundancies can be a threat when queried. Toward this situation, appropriate filtering of responses to a query must be introduced. Therefore, to ensure data security and confidentiality, each source, having been built independently of the others, defines its own access control policy. The latter provides information that is considered sensitive and therefore not to be disclosed. In this thesis, we focus on the design and implementation of a framework that allows secure data sharing between two sources. Data sharing is based on the establishment of mappings between entities of two sources. We are interested in exploiting entity matching rules between instances in order to augment the result of queries while ensuring the enforcement of security policies. Furthermore, we seek to bridge the security gap that emerges when two records, from different sources, that represent the same real-world entity are not considered with the same degree of sensitivity. In this manuscript, we first study the problem of data publishing in the presence of access control rules. We consider the context where a data source is described by a set of publication views and access restriction rules. A view is a table representing a query result intended to be published. The objective is to detect views that leak sensitive information and rather than neutralizing them, we propose a view revision. Our approach exploits the necessary and sufficient conditions for a view to comply with a policy request. We formulate a preliminary work that consists of a data-independent method to review views that do not preserve privacy. Through this revising process, we provide a balance between data restricting access and data availability. Subsequently, we propose an entity matching-oriented and policy-oriented methodology to provide a secure data sharing framework. We present an algorithm for translating a query submitted against one schema into an augmented query for the other schema to capture concerning tuples, based on entity matching rules. Then, we provide a methodology to answer queries while maximizing sharing and preserving local access control policies by avoiding any inference leakage that could result from entity matching.