Titre de l'écran-titre (visionné le 6 novembre 2023) / Ce projet prend son initiative dans une simple maïeutique. Nous sommes dans une économie de l'information. L'information, surtout lorsqu'elle est relative à notre personne, représente à la fois une valeur pécuniaire et une forme de pouvoir. Du fait de cette réalité, nos données à caractère personnel et nos renseignements personnels font l'objet d'une collecte, d'une utilisation, d'une communication ou encore d'un traitement par de grands groupes. Ceux-ci sont devenus si forts qu'ils en arrivent même parfois à supplanter l'action étatique. De ce fait, une relation déséquilibrée naît entre nos intérêts de vie privée et des préoccupations économiques. Pour tenter de concilier ces intérêts divergents, un corpus juridique toujours de plus en plus long a vu le jour. Un véritable enchevêtrement juridique existe en la matière. Au Canada, cet enchevêtrement se fait par un ordonnancement spécifique du fait des différents législateurs en présence, mais également, par l'insertion de différents standards juridiques. De surcroît, il faut différencier le secteur privé, du secteur public tout en sauvegardant le secteur de la santé. Il peut alors, en théorie, exister autant de définitions de la notion de renseignement personnel que de secteurs et de législateurs. En France, il a fallu adjoindre à la préalable initiative française de protection des informations nominatives le corpus juridique européen qui s'est développé. Des corpus juridiques en présence, de grands principes de protection ont émergé. Par ailleurs, ceux-ci commencent déjà à s'infuser dans l'inconscient collectif. Néanmoins, et pour l'application des textes en présence, il faut toujours à titre liminaire se demander si la qualification de donnée à caractère personnel ou de renseignement personnel est possible. C'est précisément ici que l'un des premiers enjeux se joue. Il existe des définitions de renseignements personnels, et malgré un aspect harmonisé, il semblerait exister des visions différentes de la notion de donnée à caractère personnel. Partant, un prisme légistique tentera de démontrer cette affirmation en explorant la notion de définition à ses confins.

Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de la confidentialité des données. Nous proposons une nouvelle approche pour faciliter l'administration des règles de contrôle d'accès pour assurer la confidentialité des données au niveau des vues matérialisées. Dans les bases de données relationnelles, une vue est une table virtuelle représentant le résultat d'une requête. À la différence d'une vue simple, une vue matérialisée stocke le résultat de la requête dans une table. Cette dernière peut être alors interrogée comme une table quelconque. Il est donc important d'y contrôler l'accès. Parmi les différents modèles proposés pour contrôler l'accès aux relations de base, nous nous basons dans notre approche sur l'utilisation des vues d'autorisations pour exprimer des règles de contrôle d'accès à grains fins. Nous proposons d'inférer, à partir des vues d'autorisations attachées aux tables de base, les vues d'autorisations qui doivent être attachées aux vues matérialisées. Répondre à ce problème revient à répondre à un problème fondamental dans les bases de données relationnelles : Comment caractériser les informations calculables à partir de deux ensembles de vues ? Nous répondons à cette question en nous appuyant sur la réécriture de requêtes. Nous adaptons l'algorithme de réécriture de requêtes M iniCon aux spécificités de notre problème et nous proposons l'algorithme 1-l M iniCon+ qui se base sur un enchainement de réécritures. Nous nous intéressons aux vues représentées par des requêtes conjonctives en autorisant les égalités. Nous nous sommes intéressés par la suite aux propriétés de cet algorithme. Nous démontrons que cet algorithme permet de calculer un ensemble de vues correctes, c.-à-d. toute information calculable à partir de l'ensemble de vues générées est cal­ culable à partir de chacun des deux ensembles de vues de départ / In this thesis, we address the problem of data confidentiality. We propose a new approach to facilitate the administration of access control policies to ensure confidentiality of data in materialized views. In relational databases, a view is a virtual table representing the result of a query. Unlike a simple view, a materialized view persistently stores the data in a table. The latter can be queried like any other database table. We then need to control the access to the materialized view. Among the various models proposed for controlling access to base relations, we choose to express fine-grained access control through authorization views. We propose to infer, from the basic authorization views attached to the base tables, authorization views that will be attached to the materialized views. Tackling this problem amounts to address a fundamental problem in relational databases : How to characterize computable information from two sets of views ? We handle this problem by resorting to query rewriting. We adapt the query rewriting algorithm MiniCon to the context of materialized views with access control and propose the H MiniCon+ algorithm which is based on successive rewritings. We mainly consider conjunctive queries with equalities. We study the properties of our approach. We show that our algorithm can calculate a correct set of views, i.e. any computable information from the generated views is calculable from the two sets of views. In order to prove the termination of our algorithm, we define rewriting trees generated by the application of 1-l MiniCon+ and we study their features. We characterize in which case a tree is finite and show that the approach is maximal, i.e., any derivable information from the two sets of views can be derived from the set of generated views. We characterize in which case the algorithm could not terminate i.e., infinite application of the query rewriting algorithm. In this case, it is impossible to determine the maximality of results and this remains an open problem. We implemented a prototype of the approach and we led some experiments by using synthetic data sets

La quantité de données stockées dans le monde ne cesse de croître et cela pose des challenges aux fournisseurs de service de stockage qui doivent trouver des moyens de faire face à cette croissance de manière scalable, efficace, tout en optimisant les coûts. Nous nous sommes intéressés aux systèmes de stockage de données dans le nuage qui est une grande tendance dans les solutions de stockage de données. L'International Data Corporation (IDC) prédit notamment que d'ici 2020, environ 40% des données seront stockées et traitées dans le nuage. Cette thèse adresse les challenges liés aux performances d'accès aux données et à la sûreté de fonctionnement dans les systèmes de stockage dans le nuage. Nous avons proposé Mistore, un système de stockage distribué que nous avons conçu pour assurer la disponibilité des données, leur durabilité, ainsi que de faibles latences d'accès aux données en exploitant des zones de stockage dans les box, les Points de Présence (POP), et les centre de données dans une infrastructure Digital Subscriber Line (xDSL) d'un Fournisseur d'Accès à Internet (FAI). Dans Mistore, nous adressons aussi les problèmes de cohérence de données en fournissant plusieurs critères de cohérence des données ainsi qu'un système de versioning. Nous nous sommes aussi intéressés à la sécurité des données dans le contexte de systèmes de stockage appliquant une déduplication des données, qui est l'une des technologies les plus prometteuses pour réduire les coût de stockage et de bande passante réseau. Nous avons conçu une méthode de déduplication en deux phases qui est sécurisée contre des attaques d'utilisateurs malicieux tout en étant efficace en termes d'économie de bande passante réseau et d'espace de stockage. / The quantity of data in the world is steadily increasing bringing challenges to storage system providers to find ways to handle data efficiently in term of dependability and in a cost-effectively manner. We have been interested in cloud storage which is a growing trend in data storage solution. For instance, the International Data Corporation (IDC) predicts that by 2020, nearly 40% of the data in the world will be stored or processed in a cloud. This thesis addressed challenges around data access latency and dependability in cloud storage. We proposed Mistore, a distributed storage system that we designed to ensure data availability, durability, low access latency by leveraging the Digital Subscriber Line (xDSL) infrastructure of an Internet Service Provider (ISP). Mistore uses the available storage resources of a large number of home gateways and Points of Presence for content storage and caching facilities. Mistore also targets data consistency by providing multiple types of consistency criteria on content and a versioning system. We also considered the data security and confidentiality in the context of storage systems applying data deduplication which is becoming one of the most popular data technologies to reduce the storage cost and we design a two-phase data deduplication that is secure against malicious clients while remaining efficient in terms of network bandwidth and storage space savings.

Assurer l'appropriation des données personnelles et l'interopérabilité des applications Web sociaux décentralisées est actuellement un sujet controversé, surtout en prenant compte des aspects de la vie privée et du contrôle d'accès. Il est important d'améliorer le Web social de telle manière à permettre des modèles d'affaires viables tout en étant capable de fournir une plus grande appropriation des données et l'interopérabilité des données par rappport à la situation actuelle. A cet égard, nous avons concentré notre recherche sur trois thèmes différents: le contrôle d'identité, l'authentifiaction et le contrôle d'accès. Tout d'abord, nous abordons le sujet de l'identité décentralisée en proposant un nouveau standard Web appelé "Web Identity and Discovery" (WebID), qui offre un mécanisme d'identification simple et universel qui est distribué et ouvertement extensible. Ensuite, nous passons à la question de l'authentification où nous proposons WebID-TLS, un protocole d'authentification décentralisé qui permet l'authentification sécurisée, simple et efficace sur le Web en permettant aux personnes de se connecter à l'aide de certificats clients. Nous étendons également WebID-TLS, en offrant des moyens d'effectuer de l'authentification déléguée et de la délégation d'accès. Enfin, nous présentons notre dernière contribution, un service de contrôle d'accès social, qui sert à protéger l'accès aux ressources Linked Data générés par les utilisateurs (par exemple, les données de profil, messages du mur, conversations, etc) par l'application de deux mesures: la "distance de proximité sociale" et "contexte social" / Ensuring personal data ownership and interoperability for decentralized social Web applications is currently a debated topic, especially when taking into consideration the aspects of privacy and access control. Since the user's data are such an important asset of the current business models for most social Websites, companies have no incentive to share data among each other or to offer users real ownership of their own data in terms of control and transparency of data usage. We have concluded therefore that it is important to improve the social Web in such a way that it allows for viable business models while still being able to provide increased data ownership and data interoperability compared to the current situation. To this regard, we have focused our research on three different topics: identity, authentication and access control. First, we tackle the subject of decentralized identity by proposing a new Web standard called "Web Identity and Discovery" (WebID), which offers a simple and universal identification mechanism that is distributed and openly extensible. Next, we move to the topic of authentication where we propose WebID-TLS, a decentralized authentication protocol that enables secure, efficient and user friendly authentication on the Web by allowing people to login using client certificates and without relying on Certification Authorities. We also extend the WebID-TLS protocol, offering delegated authentication and access delegation. Finally we present our last contribution, the Social Access Control Service, which serves to protect the privacy of Linked Data resources generated by users (e.g. pro le data, wall posts, conversations, etc.) by applying two social metrics: the "social proximity distance" and "social contexts"

Mémoire en cotutelle : Université Laval, Québec, Canada, Maître en droit (LL. M.) et Université Paris-Saclay, Cachan, France, Master (M.) / Dans le cadre du commerce électronique, pour aider les consommateurs dans leur prise de décision, des plateformes ont créé des agents de recommandation. Ces outils fonctionnent aujourd'hui grâce à des systèmes d'intelligence artificielle. En récoltant les données de leurs utilisateurs, les solutions de recommandation déduisent les produits susceptibles de les intéresser. De plus, en analysant l'ensemble de leur navigation, elles modélisent les éléments irrationnels de leur processus décisionnel de façon à influencer leur consommation. La superposition de ces fonctionnalités déséquilibre la relation unissant plateformes commerciales et consommateurs. Elle donne aux premiers un ascendant sur les seconds. Les plateformes profitent de cet ascendant pour manipuler leurs utilisateurs et limiter ainsi largement leur liberté d'autodétermination. Ces atteintes au principe d'autonomie de la personne appellent à un encadrement de ces utilisations par le droit. Au Canada et en Europe, les réglementations spécifiques à l'intelligence artificielle, en cours d'adoption, ainsi que les réglementations générales des comportements des entreprises en ligne manquent cependant d'efficacité pour réduire ces atteintes. Elles peinent à envisager la relation se développant entre plateformes et consommateurs et à la réguler. Pour réguler au mieux ces usages, il est nécessaire de les étudier, comprendre comment la réglementation s'applique à eux et faire des recommandations pour mieux l'adapter. / Recommendation systems appeared with the development of the web in order to help consumers in their decision-making process in e-commerce. These tools use artificial intelligence systems to collect personal data from their customers. Thanks to these tools, they are allowed to predict the users' preferences and their irrational decision-making criteria. By superimposing those two functionalities, recommendation agents can break the equilibrium in the relationship between platforms and their users. An asymmetry benefitting the platform is born. They can use the gained ascendant to manipulate the user and thus limit their liberty of choice. This limitation of consumer's decision-making freedom must be regulated by law. In Canada and Europe, legislations specific to artificial intelligence are being adopted. Furthermore, a panoply of legislations already exists to regulate companies' behavior online. However, they struggle to apprehend the relationship developing between platforms and their users and thus have trouble regulating it. In order to regulate these uses, it is necessary to study them, analyse how legislation apply to them and make recommendation in order for it to be more effective.

Les systèmes d’information décisionnels dans le cloud Computing sont des solutions de plus en plus répandues. En effet, ces dernières offrent des capacités pour l’aide à la décision via l’élasticité des ressources pay-per-use du Cloud. Toutefois, les questions de sécurité des données demeurent une des principales préoccupations notamment lorsqu'il s’agit de traiter des données sensibles de l’entreprise. Beaucoup de questions de sécurité sont soulevées en terme de stockage, de protection, de disponibilité, d'intégrité, de sauvegarde et de récupération des données ainsi que des transferts des données dans un Cloud public. Les risques de sécurité peuvent provenir non seulement des fournisseurs de services de cloud computing mais aussi d’intrus malveillants. Les entrepôts de données dans les nuages devraient contenir des données sécurisées afin de permettre à la fois le traitement d'analyse en ligne hautement protégé et efficacement rafraîchi. Et ceci à plus faibles coûts de stockage et d'accès avec le modèle de paiement à la demande. Dans cette thèse, nous proposons deux nouvelles approches pour la sécurisation des entrepôts de données dans les nuages basées respectivement sur le partage vérifiable de clé secrète (bpVSS) et le partage vérifiable et flexible de clé secrète (fVSS). L’objectif du partage de clé cryptée et la distribution des données auprès de plusieurs fournisseurs du cloud permet de garantir la confidentialité et la disponibilité des données. bpVSS et fVSS abordent cinq lacunes des approches existantes traitant de partage de clés secrètes. Tout d'abord, ils permettent le traitement de l’analyse en ligne. Deuxièmement, ils garantissent l'intégrité des données à l'aide de deux signatures interne et externe. Troisièmement, ils aident les utilisateurs à minimiser le coût de l’entreposage du cloud en limitant le volume global de données cryptées. Sachant que fVSS fait la répartition des volumes des données cryptées en fonction des tarifs des fournisseurs. Quatrièmement, fVSS améliore la sécurité basée sur le partage de clé secrète en imposant une nouvelle contrainte : aucun groupe de fournisseurs de service ne peut contenir suffisamment de volume de données cryptées pour reconstruire ou casser le secret. Et cinquièmement, fVSS permet l'actualisation de l'entrepôt de données, même si certains fournisseurs de services sont défaillants. Pour évaluer l'efficacité de bpVSS et fVSS, nous étudions théoriquement les facteurs qui influent sur nos approches en matière de sécurité, de complexité et de coût financier dans le modèle de paiement à la demande. Nous validons également expérimentalement la pertinence de nos approches avec le Benchmark schéma en étoile afin de démontrer son efficacité par rapport aux méthodes existantes. / Cloud business intelligence is an increasingly popular solution to deliver decision support capabilities via elastic, pay-per-use resources. However, data security issues are one of the top concerns when dealing with sensitive data. Many security issues are raised by data storage in a public cloud, including data privacy, data availability, data integrity, data backup and recovery, and data transfer safety. Moreover, security risks may come from both cloud service providers and intruders, while cloud data warehouses should be both highly protected and effectively refreshed and analyzed through on-line analysis processing. Hence, users seek secure data warehouses at the lowest possible storage and access costs within the pay-as-you-go paradigm.In this thesis, we propose two novel approaches for securing cloud data warehouses by base-p verifiable secret sharing (bpVSS) and flexible verifiable secret sharing (fVSS), respectively. Secret sharing encrypts and distributes data over several cloud service providers, thus enforcing data privacy and availability. bpVSS and fVSS address five shortcomings in existing secret sharing-based approaches. First, they allow on-line analysis processing. Second, they enforce data integrity with the help of both inner and outer signatures. Third, they help users minimize the cost of cloud warehousing by limiting global share volume. Moreover, fVSS balances the load among service providers with respect to their pricing policies. Fourth, fVSS improves secret sharing security by imposing a new constraint: no cloud service provide group can hold enough shares to reconstruct or break the secret. Five, fVSS allows refreshing the data warehouse even when some service providers fail. To evaluate bpVSS' and fVSS' efficiency, we theoretically study the factors that impact our approaches with respect to security, complexity and monetary cost in the pay-as-you-go paradigm. Moreover, we also validate the relevance of our approaches experimentally with the Star Schema Benchmark and demonstrate its superiority to related, existing methods.

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