L’externalisation des données dans le Cloud a engendré de nouvelles problématiques de sécurité. L’enjeu est de protéger les données des utilisateurs et leur vie privée. En ce sens, deux principes ont été suivis durant cette thèse : le premier est d’avoir une confiance limitée envers l’hébergeur de données (entre autres), le deuxième est d’établir une architecture basée sur un modulede confiance placé en rupture entre le poste client et le Cloud, d’où l’approche "Trust The Module,Not The Cloud" (TTM).Déléguer donc les opérations de sécurité à un module matériel dédié permet alors plusieurs bénéfices : d’abord s’affranchir d’un poste client davantage vulnérable face à des attaques internes ou externes ; ensuite limiter les composants logiciels au strict minimum afin d’avoir un meilleur contrôle du fonctionnement et enfin dédier les opérations cryptographiques à des co-processeurs spécialisés afin d’obtenir des performances élevées. Ainsi, les travaux menés durant cette présente thèse suivent trois axes. Dans un premieraxe nous avons étudié les défis d’un Cloud personnel destiné à protéger les données d’un particulier, et basé sur une carte nano-ordinateur du marché peu coûteuse. L’architecture que nous avons définie repose sur deux piliers : une gestion transparente du chiffrement grâce à l’usage d’un chiffrement par conteneur appelé Full Disk Encryption (FDE), initialement utilisédans un contexte de protection locale (chiffrement du disque d’un ordinateur ou d’un disque dur externe) ; et une gestion transparente de la distribution grâce à l’usage du protocole iSCSI qui permet de déporter le conteneur sur le Cloud. Nous avons montré que ces deux piliers permettent de construire un service sécurisé et fonctionnellement riche grâce à l’ajout progressif de modules"sur étagère" supplémentaires.Dans un deuxième axe, nous nous sommes intéressés au problème de performance lié à l’usage du FDE. Une étude approfondie du mode de chiffrement XTS-AES recommandé pour le FDE, du module noyau Linux dm-crypt et des co-processeurs cryptographiques (ne supportant pas tous le mode XTS-AES), nous ont conduit à proposer différentes optimisations dont l’approche extReq, qui étend les requêtes cryptographiques envoyées aux co-processeurs. Ces travaux nousont ainsi permis de doubler les débits de chiffrement et déchiffrement.Dans un troisième axe, afin de passer à l’échelle, nous avons utilisé un module de sécurité matériel (Hardware Secure Module ou HSM) certifié et plus puissant, dédié à la protection des données et à la gestion des clés. Tout en capitalisant sur l’architecture initiale, l’ajout du module HSM permet alors de fournir un service de protection adapté aux besoins d’une entreprise par exemple. / Data outsourcing to the Cloud has led to new security threats. The main concerns of this thesis are to protect the user data and privacy. In particular, it follows two principles : to decrease the necessary amount of trust towards the Cloud, and to design an architecture based on a trusted module between the Cloud and the clients. Both principles are derived from a new design approach : "Trust The Module, Not The Cloud ".Gathering all the cryptographic operations in a dedicated module allows several advantages : a liberation from internal and external attacks on client side ; the limitation of software to the essential needs offers a better control of the system ; using co-processors for cryptographic operations leads to higher performance.The thesis work is structured into three main sections. In the first section , we confront challenges of a personal Cloud, designed to protect the users’ data and based on a common and cheap single-board computer. The architecture relies on two main foundations : a transparent encryption scheme based on Full Disk Encryption (FDE), initially used for local encryption (e.g., hard disks), and a transparent distribution method that works through iSCSI network protocol in order to outsource containers in Cloud.In the second section we deal with the performance issue related to FDE. By analysing the XTS-AES mode of encryption, the Linux kernel module dm-crypt and the cryptographic co-processors, we introduce a new approach called extReq which extends the cryptographic requests sent to the co-processors. This optimisation has doubled the encryption and decryption throughput.In the final third section we establish a Cloud for enterprises based on a more powerful and certified Hardware Security Module (HSM) which is dedicated to data encryption and keys protection. Based on the TTM architecture, we added "on-the-shelf" features to provide a solution for enterprise.

L’émergence des technologies Big Data et Cloud computing pour répondre à l’accroissement constant de la complexité et de la diversité des données constituent un nouvel enjeu de taille pour les entreprises qui, désormais, doivent prendre en compte ce nouveau paradigme. Les opérateurs de services mobiles sont un exemple de sociétés qui cherchent à valoriser et monétiser les données collectées de leur utilisateurs. Cette recherche a pour objectif d’analyser ce nouvel enjeu qui allie d’une part l’explosion du nombre des données à analyser, et d’autre part, la constante émergence de nouvelles technologies et de leur adoption. Dans cette thèse, nous abordons la question de recherche suivante: « Dans quelle mesure les technologies Cloud Computing et Big Data contribuent aux tâches menées par les Data Scientists? » Sur la base d’une approche hypothético-déductive relayée par les théories classiques de l’adoption, les hypothèses et le modèle conceptuel sont inspirés du modèle de l’adéquation de la tâche et de la technologie (TTF) de Goodhue. Les facteurs proposés incluent le Big Data et le Cloud Computing, la tâche, la technologie, l'individu, le TTF, l’utilisation et les impacts réalisés. Cette thèse aborde sept hypothèses qui adressent spécifiquement les faiblesses des modèles précédents. Une enquête a été conduite auprès de 169 chercheurs contribuant à l’analyse des données mobiles. Une analyse quantitative a été effectuée afin de démontrer la validité des mesures effectuées et d’établir la pertinence du modèle théorique proposé. L’analyse partielle des moindres carrés a été utilisée (partial least square) pour établir les corrélations entre les construits. Cette recherche délivre deux contributions majeures : le développement d'un construit (TTF) spécifique aux technologies Big Data et Cloud computing ainsi que la validation de ce construit dans le modèle d’adéquation des technologies Big data - Cloud Computing et de l’analyse des données mobiles. / A new economic paradigm is emerging as a result of enterprises generating and managing increasing amounts of data and looking for technologies like cloud computing and Big Data to improve data-driven decision making and ultimately performance. Mobile service providers are an example of firms that are looking to monetize the collected mobile data. Our thesis explores cloud computing determinants of adoption and Big Data determinants of adoption at the user level. In this thesis, we employ a quantitative research methodology and operationalized using a cross-sectional survey so temporal consistency could be maintained for all the variables. The TTF model was supported by results analyzed using partial least square (PLS) structural equation modeling (SEM), which reflects positive relationships between individual, technology and task factors on TTF for mobile data analysis.Our research makes two contributions: the development of a new TTF construct – task-Big Data/cloud computing technology fit model – and the testing of that construct in a model overcoming the rigidness of the original TTF model by effectively addressing technology through five subconstructs related to technology platform (Big Data) and technology infrastructure (cloud computing intention to use). These findings provide direction to mobile service providers for the implementation of cloud-based Big Data tools in order to enable data-driven decision-making and monetize the output from mobile data traffic analysis.

Les organisations possédant des infrastructures pour le calcul à haute performance rencontrent des difficultés dans la gestion de leurs ressources. Ces difficultés sont dues au fait que des applications de différents types doivent pouvoir accéder concurremment aux ressources tandis que les utilisateurs peuvent avoir des objectifs de performance variés pour leurs applications. Les nuages informatiques apportent plus de flexibilité et un meilleur contrôle des ressources qui laissent espérer une amélioration de la satisfaction des utilisateurs en terme de qualité de service perçue. Cependant, les solutions de nuage informatique actuelles fournissent un support limité aux utilisateurs pour l'expression ou l'utilisation de politiques de gestion de ressources et elles n'offrent aucun support pour atteindre les objectifs de performance des applications. Dans cette thèse, nous présentons une approche qui aborde ce défi d'une manière unique. Notre approche offre un contrôle des ressources complètement décentralisé en allouant des ressources à travers un marché à pourcentage proportionnel tandis que les applications s'exécutent dans des environnements virtuels autonomes capable d'ajuster la demande de l'application selon les objectifs de performance définis par l'utilisateur. La combinaison de la politique de distribution de la monnaie et de la variation dynamique du prix des ressources assure une utilisation des ressources équitable. Nous avons évalué notre approche en simulation et expérimentalement sur la plate-forme Grid'5000. Nos résultats montrent que notre approche peut permettre la cohabitation des différentes politiques d'utilisation des ressources sur l'infrastructure, tout en améliorant l'utilisation des ressources. / Organizations owning HPC infrastructures are facing difficulties in managing their resources. These difficulties come from the need to provide concurrent resource access to different application types while considering that users might have different performance objectives for their applications. Cloud computing brings more flexibility and better resource control, promising to improve the user’s satisfaction in terms of perceived Quality of Service. Nevertheless, current cloud solutions provide limited support for users to express or use various resource management policies and they don't provide any support for application performance objectives.In this thesis, we present an approach that addresses this challenge in an unique way. Our approach provides a fully decentralized resource control by allocating resources through a proportional-share market, while applications run in autonomous virtual environments capable of scaling the application demand according to user performance objectives.The combination of currency distribution and dynamic resource pricing ensures fair resource utilization.We evaluated our approach in simulation and on the Grid'5000 testbed. Our results show that our approach can enable the co-habitation of different resource usage policies on the infrastructure, improving resource utilisation.

Les environnements d’informatique en nuage sont des environnements hétérogènes et dynamiques, ce qui les rend complexes à sécuriser. Dans cette thèse, nous proposons un langage et une architecture permettant d’exprimer et d’appliquer des propriétés de sécurité dans un environnement en nuage. Le langage permet à un client de l’informatique en nuage d’exprimer des besoins de sécurité sans préciser comment ils seront appliqués. Le langage se base sur des contextes abstrayant les ressources et des propriétés correspondant aux besoins de sécurité. Les propriétés sont ensuite appliquées en utilisant les mécanismes de sécurité disponibles (tels que SELinux, PAM, iptables ou firewalld) via une architecture autonome. Cette architecture permet d’abstraire et de réutiliser les capacités de sécurité des mécanismes existants. Une propriété de sécurité est ainsi définie comme une combinaison de capacités et peut être appliquée grâce à la collaboration de plusieurs mécanismes. Les mécanismes sont alors automatiquement configurés en accord avec les propriétés établies par l’utilisateur. L’architecture dispose aussi d’un système d’assurance qui lui permet de détecter une défaillance d’un mécanisme ou une erreur d’application. L’architecture peut ainsi répondre aux problèmes rencontrés, par exemple en ré-appliquant des propriétés avec d’autres mécanismes. De plus, le système d’assurance fournit une évaluation de l’application des propriétés. La thèse propose ainsi un système autonome d’application et d’assurance de la sécurité dans des environnements hétérogènes. / Cloud environnements are heterogeneous and dynamic, which makes them difficult to protect. In this thesis, we introduce a language and an architecture that can be used to express and enforce security properties in a Cloud. The language allows a Cloud user to express his security requirements without specifying how they will be enforced. The language is based on contexts (to abstract the resources) and properties (to express the security requirements). The properties are then enforced through an autonomic architecture using existing and available security mechanisms (such as SELinux, PAM, iptables, or firewalld). This architecture abstracts and reuses the security capabilities of existing mechanisms. A security property is thus defined by a combination of capabilities and can be enforced through the collaboration of several mechanisms. The mechanisms are then automatically configured according to the user-defined properties. Moreover, the architecture offers an assurance system to detect the failure of a mechanism or an enforcement error. Therefore, the architecture can address any problem, for instance by re-applying a property using different mechanisms. Lastly, the assurance system provides an evaluation of the properties enforcement. This thesis hence offers an autonomic architecture to enforce and assure security in Cloud environnements.

Les offres de l’informatique en nuage augmentent de plus en plus et les clients ne sont pas capables de lescomparer afin de choisir la plus adaptée à leurs besoins. De plus, les garanties de sécurité proposées parles fournisseurs restent incompréhensibles pour les clients. Cela représente un frein pour l'adoption dessolutions de l’informatique en nuage.Dans cette thèse, nous proposons un mécanisme de courtage des services de l’informatique en nuage quiprend en compte les besoins du client en termes de sécurité.Les besoins exprimés par le client sont de deux natures. Les besoins fonctionnels représentent lesressources et leurs performances. Les besoins non-fonctionnels représentent les propriétés de sécurité etles contraintes de placement des ressources dans le nuage informatique. Nous utilisons le langage Alloypour décrire les offres et les besoins. Nous utilisons l'analyseur Alloy pour l'analyse et la vérification desspécifications du client. Le courtier sélectionne les fournisseurs qui satisfont les besoins fonctionnels et nonfonctionnelsdu client. Il vérifie ensuite, que la configuration du placement des ressources chez lesfournisseurs respecte toutes les propriétés de sécurité exigées par le client.Toutes ces démarches sont effectuées avant le déploiement des ressources dans le nuage informatique.Cela permet de détecter les erreurs et conflits des besoins du client tôt. Ainsi, on réduit les vulnérabilités desressources du client une fois déployées. / The number of cloud offerings increases rapidly. Therefore, it is difficult for clients to select the adequate cloud providers which fit their needs. In this thesis, we introduce a cloud service brokerage mechanism that considers the client security requirements. We consider two types of the client requirements. The amount of resources is represented by the functional requirements. The non-functional requirements consist on security properties and placement constraints. The requirements and the offers are specified using the Alloy language. To eliminate inner conflicts within customers requirements, and to match the cloud providers offers with these customers requirements, we use a formal analysis tool: Alloy. The broker uses a matching algorithm to place the required resources in the adequate cloud providers, in a way that fulfills all customer requirements, including security properties. The broker checks that the placement configuration ensures all the security requirements. All these steps are done before the resources deployment in the cloud computing. This allows to detect the conflicts and errors in the clients requirements, thus resources vulnerabilities can be avoided after the deployment.