Sécurité des données entreposées dans le cloud à base d'agents intelligents adaptatifs

Multi Agent Systems for the Security of Data in Cloud based Data Warehouse

• Auteur / Autrice : Sara Rhazlane
• Direction : Nadia Kabachi, Hassan Badir
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 17/03/2022
• Etablissement(s) : Lyon en cotutelle avec Université Abdelmalek Essaâdi (Tétouan, Maroc)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon (Lyon ; 2009-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Entrepôts, Représentation et Ingénierie des Connaissances
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université Lumière (Lyon ; 1969-....)
• Jury : Président / Présidente : Rachida Fissoune
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Gilles Zurfluh, Nouria Harbi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Nadia Lynda Mokdad, Hicham Hajji

Mots clés

Mots clés contrôlés

Protection de l'information (informatique)

Informatique dans les nuages

Chiffrement (informatique)

Mots clés libres

Sécurité

Chiffrement de données

Systèmes multi agents

Apprentissage

Recommandation

Cloud Computing

Intégrité

Confidentialité

Disponibilité

Security

Data encryption

Multi agent systems

Recommendation

Cloud Computing

Integrity

Confidentiality

Availability

Résumé

Dans le nouvel environnement de l'information et l’accessibilité aux moyens de communication, les technologies numériques produisent constamment de nombreux flux de données qui continuent d’augmenter pour un nombre croissant d’utilisateurs connectés. Le côté déplaisant de cette interconnexion sont les risques de sécurité relatifs aux systèmes d’informations et à l’information transmise qui constitue un capital économique qui se doit la nécessité d’être protégé. Ces menaces ont pour objectif de nuire à l’intégrité des systèmes d’information, ralentir leur activité ou porter préjudice à leurs ressources et à leurs données les plus sensibles. De telles menaces peuvent être intentionnelles, par exemple un accès intrusif dans le réseau pour manipuler des informations sensibles, ou non intentionnels, du fait de la négligence ou de l’incompétence des utilisateurs qui manipulent les informations. De plus, les données étant accessibles via internet, les risques sont plus importants que dans le cadre d’une utilisation locale. D'un autre côté, les données peuvent être volées et utilisées de manière malveillante par un fournisseur malintentionné ou inconscient des risques. Ce qui implique automatiquement les questions de renforcement de la sécurité des données entreposées. Ce risque s’accentue lors de l’externalisation des données vers des serveurs distants, gérés par des fournisseurs de services pas forcément fiables. La sécurité d’un système d’information se doit d’être présente afin de garantir la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité de l’information, qui doit être stockée correctement et traitée rapidement. Les travaux de recherche ont permis d’identifier les méthodes de protection de données les plus fréquentes à savoir l’utilisation des méthodes de chiffrement, le contrôle d’accès et d’architectures sécurisées. Ces méthodes restent limitées par les conditions de l’environnement de stockage et ne permettent pas forcément une solution globale de sécurité. Notre contribution propose une solution sécurisée de stockage et d’exploitation des données entreposées dans le cloud à base d’agents intelligents adaptatifs. Nous utilisons un nouveau mode de chiffrement non détectable nommé « Altération de données » qui permet de rendre les données sensibles volontairement non intègres auprès des fournisseurs. Le mécanisme de chiffrage mis en place altère d’une façon aléatoire les données avant de les stocker, ainsi les fournisseurs disposeraient de données visibles mais fausses et non exploitables. Des agents adaptatifs seront utilisés dans notre architecture pour optimiser le stockage et l'exploitation des données altérées entreposées dans le cloud. L’intérêt de l’utilisation des agents consiste dans leur capacité d’exécuter des tâches mais également la gestion des interactions, les capacités d’apprentissage et de recommandation ainsi que leur implication dans la sécurité. L’approche développée a donné lieu à un prototype nommé IS4DS. Ce prototype, testé sur des données d’expérimentation réelles et synthétiques a permis de valider nos objectifs et approches. Les résultats obtenus sont positifs mais perfectibles et des perspectives d’amélioration et de continuité ont été définies.

In the new environment of information and the accessibility to communication, digital technologies constantly produce numerous data flows which continue to increase with the increasing number of connected users. The unpleasant side of this interconnection are the security risks related to information systems and the data transmitted which constitutes an economic capital that must be protected. These threats aim to harm the integrity of information systems, slow down their activity or harm their most sensitive resources and data. Such threats can be intentional, for example intrusive access to the network to manipulate sensitive information, or unintentional, due to the negligence or incompetence of the users handling the information. In addition, since the data is accessible via the Internet, the risks are more extreme than in the context of local use. On the other hand, data can be stolen and used by a malicious or risk oblivious provider. This automatically involves questions of strengthening the security of stored data. This risk is accentuated when data is outsourced to remote servers, managed by unreliable service providers. The security of an information system is essential to guarantee the confidentiality, integrity, and availability of information, which is in the constant need of being stored correctly and processed quickly. The state of the art conducted has identified the most common data protection methods, namely the use of encryption methods, access control and secure architectures. These methods are still limited by the conditions of the environment and do not necessarily provide a global security solution. Our contribution offers a secure solution for the storage and the exploration of data stored in the cloud based on adaptive intelligent agents. We use a new non-detectable encryption method called “Data Alteration” which allows data to be voluntarily encrypted within the cloud provider. An encryption mechanism is proposed that randomly alters the data before storing it, so that the providers have visible but false data that cannot be used. Adaptive agents will be used in our architecture to optimize the storage and exploitation of the altered data stored in the cloud. The value of the integration of agents lies in their ability to perform tasks but also the management of interactions, the capacities for learning and recommending and their use in security. The development of the approach resulted in a prototype called IS4DS. This prototype, tested on real and synthetic experimental data, validated our objectives and approaches. The results obtained are positive but can be perfected and prospects for improvement and continuity have been defined.