Protection de la Vie Privée à travers la Formalisation de Modèles Basés sur la Provenance.

Privacy Protection through the Formalization of Provenance-Based Models.

• Auteur / Autrice : Alba Martinez anton
• Direction : Clara Bertolissi, Jean-Marc Talbot
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2021
• Etablissement(s) : Aix-Marseille
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique de Marseille
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIS Laboratoire d'Informatique et Systèmes

Mots clés

Mots clés libres

Vie privée

Protection des données

Provenance

Contrôle d'accès multi-partite

Résolution de conflit de politiques

Conformité

Privacy

Data protection

Provenance

Multi-party access control

Policy conflict resolution

Compliance

Résumé

Avec l'essor d'Internet, de nombreux systèmes proposent des services numérisés, utilisant ainsi des données personnelles, ce qui suscite des préoccupations croissantes concernant la vie privée. Ce défi est accentué par la popularité de certains systèmes collaboratifs, tels que les réseaux sociaux, où la collaboration entre utilisateurs complexifie la protection des données. Ceci souligne un dilemme entre la nécessité de protéger les données personnelles et le désir de partage et d'interaction. Face à cette situation, des lois et réglementations sur la protection des données ont vu le jour pour encadrer l'utilisation de ces informations. Parallèlement, il y a une recherche croissante de modèles adaptés pour assurer la sécurisation des données dans ces environnements collaboratifs, où la multiplicité des acteurs complique la mise en place de mécanismes de protection efficaces. L'objectif de ce travail est de proposer des mécanismes de protection adaptés basés sur la provenance des données. La provenance permet de retracer l'origine et l'historique des données, offrant ainsi un contexte précieux pour leur gestion sécurisée. Le travail s'oriente sur deux axes principaux : d'abord, le développement d'un contrôle d'accès collaboratif et d'une stratégie de gestion des conflits, conçus spécifiquement pour les systèmes de type réseaux sociaux. Ensuite, nous proposons une méthode d'audit de la conformité d'un système aux réglementations existantes, permettant de vérifier le respect à ces dernières. Pour démontrer la faisabilité et la pertinence des modèles proposés, nous avons développé des prototypes. Ils permettent de valider concrètement nos approches et d'illustrer leur application dans des simulations d'environnements réels.

With the rise of the Internet, many systems offer digitized services, thereby using personal data and raising growing concerns about privacy. This challenge is exacerbated by the popularity of certain collaborative systems, such as social networks, where user collaboration complicates data protection. This highlights a dilemma between the need to protect personal data and the desire for sharing and interaction. In response to this situation, data protection laws and regulations have emerged to regulate the use of this information. At the same time, there is increasing research into suitable models to ensure data security in these collaborative environments, where the multiplicity of actors complicates the implementation of effective protection mechanisms. The aim of this work is to propose suitable protection mechanisms based on data provenance. Provenance allows for tracing the origin and history of data, thus providing valuable context for secure management. The work is focused on two main areas: first, the development of a collaborative access control system and a conflict management strategy, specifically designed for social network-type systems. Second, we propose a method for auditing a system's compliance with existing regulations, enabling verification of adherence to these regulations. To demonstrate the feasibility and the relevence of the proposed models, we have developed prototypes. These prototypes validate our approaches in practice and illustrate their application in simulations of real-world environments.