L'émergence de l'informatique dans les nuages met en avant de nombreux défis qui pourraient limiter l'adoption du paradigme Cloud. Tandis que la taille des données traitées par les applications Cloud augmente exponentiellement, un défi majeur porte sur la conception de solutions efficaces pour la gestion de données. Cette thèse a pour but de concevoir des mécanismes d'auto-adaptation pour des systèmes de gestion de données, afin qu'ils puissent répondre aux exigences des services de stockage Cloud en termes de passage à l'échelle, disponibilité et sécurité des données. De plus, nous nous proposons de concevoir un service de données qui soit à la fois compatible avec les interfaces Cloud standard dans et capable d'offrir un stockage de données à haut débit. Pour relever ces défis, nous avons proposé des mécanismes génériques pour l'auto-connaissance, l'auto-protection et l'auto-configuration des systèmes de gestion de données. Ensuite, nous les avons validés en les intégrant dans le logiciel BlobSeer, un système de stockage qui optimise les accès hautement concurrents aux données. Finalement, nous avons conçu et implémenté un système de fichiers s'appuyant sur BlobSeer, afin d'optimiser ce dernier pour servir efficacement comme support de stockage pour les services Cloud. Puis, nous l'avons intégré dans un environnement Cloud réel, la plate-forme Nimbus. Les avantages et les désavantages de l'utilisation du stockage dans le Cloud pour des applications réelles sont soulignés lors des évaluations effectuées sur Grid'5000. Elles incluent des applications à accès intensif aux données, comme MapReduce, et des applications fortement couplées, comme les simulations atmosphériques.

L'émergence de l'informatique dans les nuages met en avant de nombreux défis qui pourraient limiter l'adoption du paradigme Cloud. Tandis que la taille des données traitées par les applications Cloud augmente exponentiellement, un défi majeur porte sur la conception de solutions efficaces pour le stockage et la gestion de données. Cette thèse a pour but de concevoir des mécanismes d'auto-adaptation pour des systèmes de gestion de données, afin qu'ils puissent répondre aux exigences des services de stockage Cloud en termes de passage à l'échelle, disponibilité, fiabilité et sécurité des données. De plus, nous nous proposons de concevoir un service de données pour le Cloud qui soit à la fois compatible avec les interfaces standard dans le contexte du Cloud et capable d'offrir un stockage de données à haut débit. Pour relever ces défis, nous avons proposé des mécanismes génériques pour l'auto-connaissance, l'auto-protection et l'auto-configuration des systèmes de gestion de données. Ensuite, nous les avons validés en les intégrant dans le logiciel BlobSeer, un système de stockage de données qui optimise les accès hautement concurrents aux données. Finalement, nous avons conçu et implémenté un système de fichiers s'appuyant sur BlobSeer, afin d'optimiser ce dernier pour servir efficacement comme support de stockage pour les services Cloud. Puis, nous l'avons intégré dans un environnement Cloud réel, la plate-forme Nimbus. Les avantages et les désavantages de l'utilisation du stockage dans le Cloud pour des applications réelles sont soulignés lors des évaluations effectuées sur Grid'5000. Elles incluent des applications distribuées à accès intensif aux données, telles que les applications MapReduce, et des applications fortement couplées, telles que les simulations atmosphériques.

L’émergence de l’informatique dans les nuages met en avant de nombreux défis qui pourraient limiter l’adoption du paradigme Cloud. Tandis que la taille des données traitées par les applications Cloud augmente exponentiellement, un défi majeur porte sur la conception de solutions efficaces pour la gestion de données. Cette thèse a pour but de concevoir des mécanismes d’auto-adaptation pour des systèmes de gestion de données, afin qu’ils puissent répondre aux exigences des services de stockage Cloud en termes de passage à l’échelle, disponibilité et sécurité des données. De plus, nous nous proposons de concevoir un service de données qui soit à la fois compatible avec les interfaces Cloud standard dans et capable d’offrir un stockage de données à haut débit. Pour relever ces défis, nous avons proposé des mécanismes génériques pour l’auto-connaissance, l’auto-protection et l’auto-configuration des systèmes de gestion de données. Ensuite, nous les avons validés en les intégrant dans le logiciel BlobSeer, un système de stockage qui optimise les accès hautement concurrents aux données. Finalement, nous avons conçu et implémenté un système de fichiers s’appuyant sur BlobSeer, afin d’optimiser ce dernier pour servir efficacement comme support de stockage pour les services Cloud. Puis, nous l’avons intégré dans un environnement Cloud réel, la plate-forme Nimbus. Les avantages et les désavantages de l’utilisation du stockage dans le Cloud pour des applications réelles sont soulignés lors des évaluations effectuées sur Grid’5000. Elles incluent des applications à accès intensif aux données, comme MapReduce, et des applications fortement couplées, comme les simulations atmosphériques. / The emergence of Cloud computing brings forward many challenges that may limit the adoption rate of the Cloud paradigm. As data volumes processed by Cloud applications increase exponentially, designing efficient and secure solutions for data management emerges as a crucial requirement. The goal of this thesis is to enhance a distributed data-management system with self-management capabilities, so that it can meet the requirements of the Cloud storage services in terms of scalability, data availability, reliability and security. Furthermore, we aim at building a Cloud data service both compatible with state-of-the-art Cloud interfaces and able to deliver high-throughput data storage. To meet these goals, we proposed generic self-awareness, self-protection and self-configuration components targeted at distributed data-management systems. We validated them on top of BlobSeer, a large-scale data-management system designed to optimize highly-concurrent data accesses. Next, we devised and implemented a BlobSeer-based file system optimized to efficiently serve as a storage backend for Cloud services. We then integrated it within a real-world Cloud environment, the Nimbus platform. The benefits and drawbacks of using Cloud storage for real-life applications have been emphasized in evaluations that involved data-intensive MapReduce applications and tightly-coupled, high-performance computing applications.

Au cours de la dernière décennie, avec la standardisation d’Internet, le développement des réseaux à haut débit, le paiement à l’usage et la quête sociétale de la mobilité, le monde informatique a vu se populariser un nouveau paradigme, le Cloud. Le recours au cloud est de plus en plus remarquable compte tenu de plusieurs facteurs, notamment ses architectures rentables, prenant en charge la transmission, le stockage et le calcul intensif de données. Cependant, ces services de stockage prometteurs soulèvent la question de la protection des données et de la conformité aux réglementations, considérablement due à la perte de maîtrise et de gouvernance. Cette dissertation vise à surmonter ce dilemme, tout en tenant compte de deux préoccupations de sécurité des données, à savoir la confidentialité des données et l’intégrité des données. En premier lieu, nous nous concentrons sur la confidentialité des données, un enjeu assez considérable étant donné le partage de données flexible au sein d’un groupe dynamique d’utilisateurs. Cet enjeu exige, par conséquence, un partage efficace des clés entre les membres du groupe. Pour répondre à cette préoccupation, nous avons, d’une part, proposé une nouvelle méthode reposant sur l’utilisation de la cryptographie basée sur l’identité (IBC), où chaque client agit comme une entité génératrice de clés privées. Ainsi, il génère ses propres éléments publics et s’en sert pour le calcul de sa clé privée correspondante. Grâce aux propriétés d’IBC, cette contribution a démontré sa résistance face aux accès non autorisés aux données au cours du processus de partage, tout en tenant compte de deux modèles de sécurité, à savoir un serveur de stockage honnête mais curieux et un utilisateur malveillant. D’autre part, nous définissons CloudaSec, une solution à base de clé publique, qui propose la séparation de la gestion des clés et les techniques de chiffrement, sur deux couches. En effet, CloudaSec permet un déploiement flexible d’un scénario de partage de données ainsi que des garanties de sécurité solides pour les données externalisées sur les serveurs du cloud. Les résultats expérimentaux, sous OpenStack Swift, ont prouvé l’efficacité de CloudaSec, en tenant compte de l’impact des opérations cryptographiques sur le terminal du client. En deuxième lieu, nous abordons la problématique de la preuve de possession de données (PDP). En fait, le client du cloud doit avoir un moyen efficace lui permettant d’effectuer des vérifications périodiques d’intégrité à distance, sans garder les données localement. La preuve de possession se base sur trois aspects : le niveau de sécurité, la vérification publique, et les performances. Cet enjeu est amplifié par des contraintes de stockage et de calcul du terminal client et de la taille des données externalisées. Afin de satisfaire à cette exigence de sécurité, nous définissons d’abord un nouveau protocole PDP, sans apport de connaissance, qui fournit des garanties déterministes de vérification d’intégrité, en s’appuyant sur l’unicité de la division euclidienne. Ces garanties sont considérées comme intéressantes par rapport à plusieurs schémas proposés, présentant des approches probabilistes. Ensuite, nous proposons SHoPS, un protocole de preuve de possession de données capable de traiter les trois relations d’ensembles homomorphiques. SHoPS permet ainsi au client non seulement d’obtenir une preuve de la possession du serveur distant, mais aussi de vérifier que le fichier, en question, est bien réparti sur plusieurs périphériques de stockage permettant d’atteindre un certain niveau de la tolérance aux pannes. En effet, nous présentons l’ensemble des propriétés homomorphiques, qui étend la malléabilité du procédé aux propriétés d’union, intersection et inclusion / Recent technological advances have given rise to the popularity and success of cloud. This new paradigm is gaining an expanding interest, since it provides cost efficient architectures that support the transmission, storage, and intensive computing of data. However, these promising storage services bring many challenging design issues, considerably due to the loss of data control. These challenges, namely data confidentiality and data integrity, have significant influence on the security and performances of the cloud system. This thesis aims at overcoming this trade-off, while considering two data security concerns. On one hand, we focus on data confidentiality preservation which becomes more complex with flexible data sharing among a dynamic group of users. It requires the secrecy of outsourced data and an efficient sharing of decrypting keys between different authorized users. For this purpose, we, first, proposed a new method relying on the use of ID-Based Cryptography (IBC), where each client acts as a Private Key Generator (PKG). That is, he generates his own public elements and derives his corresponding private key using a secret. Thanks to IBC properties, this contribution is shown to support data privacy and confidentiality, and to be resistant to unauthorized access to data during the sharing process, while considering two realistic threat models, namely an honest but curious server and a malicious user adversary. Second, we define CloudaSec, a public key based solution, which proposes the separation of subscription-based key management and confidentiality-oriented asymmetric encryption policies. That is, CloudaSec enables flexible and scalable deployment of the solution as well as strong security guarantees for outsourced data in cloud servers. Experimental results, under OpenStack Swift, have proven the efficiency of CloudaSec in scalable data sharing, while considering the impact of the cryptographic operations at the client side. On the other hand, we address the Proof of Data Possession (PDP) concern. In fact, the cloud customer should have an efficient way to perform periodical remote integrity verifications, without keeping the data locally, following three substantial aspects : security level, public verifiability, and performance. This concern is magnified by the client’s constrained storage and computation capabilities and the large size of outsourced data. In order to fulfill this security requirement, we first define a new zero-knowledge PDP proto- col that provides deterministic integrity verification guarantees, relying on the uniqueness of the Euclidean Division. These guarantees are considered as interesting, compared to several proposed schemes, presenting probabilistic approaches. Then, we propose SHoPS, a Set-Homomorphic Proof of Data Possession scheme, supporting the 3 levels of data verification. SHoPS enables the cloud client not only to obtain a proof of possession from the remote server, but also to verify that a given data file is distributed across multiple storage devices to achieve a certain desired level of fault tolerance. Indeed, we present the set homomorphism property, which extends malleability to set operations properties, such as union, intersection and inclusion. SHoPS presents high security level and low processing complexity. For instance, SHoPS saves energy within the cloud provider by distributing the computation over multiple nodes. Each node provides proofs of local data block sets. This is to make applicable, a resulting proof over sets of data blocks, satisfying several needs, such as, proofs aggregation