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Proposition d’un modèle de sécurité pour la protection de données personnelles dans les systèmes basés sur l’internet des objets / Proposal of a security model for the protection of personal data in systems based on the Internet of Things

Les technologies de l'Internet des objets (IdO) et de l'externalisation des services informatiques ont conduit à l'émergence de nouvelles menace sur la vie privée des utilisateurs. Cependant, l'implémentation des moyens de sécurité traditionnels sur les équipements de l'IdO constitue un premier défi lié aux limites de capacités. D'un autre côté, la délégation du traitement et du stockage des données, nous pose le problème de confiance envers les fournisseurs de service.Dans ce contexte, nous avons proposé une solution de chiffrement qui assure une protection de données centrée sur leurs propriétaires et adaptée à l'environnement contraignant des objets connectés. Ce modèle se base sur le chiffrement par attributs avec externalisation sécurisée et la technologie de la Blockchain. Ensuite, en réponse à la problématique de la confiance et de la sélection du service, nous avons exploré les possibilités offertes par les outils de l'intelligence artificielle. Pour ce faire, nous avons proposé un modèle de filtrage collaboratif basé sur les cartes de Kohonen avec une solution pour détecter les utilisateurs non fiable. / Internet of Things (IoT) and IT service outsourcing technologies have led to the emergence of new threats to users' privacy. However, the implementation of traditional security measures on IoT equipment is a first challenge due to capacity limitations. On the other hand, the offloading of data processing and storage poses the problem of trust in service providers.In this context, we have proposed an encryption solution that provides owner-centric data protection adapted to the constraining environment of IoT. This model is based on attribute-based encryption with secure offloading capability and Blockchain technology. Then, in response to the issue of trust and service selection, we explored the possibilities offered by artificial intelligence tools. To do this, we proposed a collaborative filtering model based on Kohonen maps and efficient solution to detect the untrusted users.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2019CNAM1242
Date24 June 2019
CreatorsOuld yahia, Youcef
ContributorsParis, CNAM, Bouzefrane, Samia, Boucheneb, Hanifa
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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