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Confidentialité et traçabilité dans les systèmes publish/ subscribe pour des applications de santé

(Document en Français)

Accès au(x) document(s)

Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse consultable sur internet, en texte intégral.
  • Accéder au(x) document(s) :
    • https://www.theses.fr/2022LIMO0027/abes
    • https://theses.hal.science/tel-03639875
    Ce document est protégé en vertu du Code de la Propriété Intellectuelle.

Informations sur les contributeurs

Auteur
Klingler Mathieu
Date de soutenance
18-03-2022

Directeur(s) de thèse
Sauveron Damien - Conchon Emmanuel
Rapporteurs
Laurent Maryline - Ghamri Doudane Mohamed Yacine
Membres du jury
Sauveron Damien - Conchon Emmanuel - Blazy Olivier - Giroux Sylvain

Laboratoire
XLIM - UMR CNRS 7252
Ecole doctorale
École doctorale Sciences et Ingénierie des Systèmes, Mathématiques, Informatique (Limoges ; 2018-2022)
Etablissement de soutenance
Limoges

Informations générales

Discipline
Informatique
Classification
Informatique, information, généralités

Mots-clés libres
Publish/ subscribe, Internet des objets, Cryptographie, Sécurité informatique, Confidentialité, Respect de la vie privée
Mots-clés
Protection de l'information (informatique),
Réseaux d'ordinateurs -- Mesures de sûreté,
PubSub,
Cryptographie,
Intelligence artificielle en médecine,
Internet des objets - Médecine
Résumé :

Dans cette thèse, nous élaborons des solutions de sécurité pour des architectures publish/subscribe regroupant un grand nombre d’utilisateurs. Pour illustrer ces solutions de sécurité, nous nous basons sur des scénarios autour du domaine de la santé. Notre objectif principal est d’améliorer le contrôle qu’ont les patients sur leurs données, ainsi qu’améliorer la confidentialité des données personnelles au niveau du broker.Nous proposons tout d’abord une solution de sécurité pour un environnement d’aide à l’autonomie à domicile, avec plusieurs capteurs collectant des données sur les habitants de ces environnements. Dans cette solution, nous utilisons le schéma de chiffrement CP-ABE pour garantir la confidentialité du contenu des publications. Nous modifions et utilisons également le schéma ABKS-UR qui permet de masquer les topics associés aux publications et aux souscriptions au broker. Enfin, nous utilisons le schéma ABS pour permettre aux publieurs de s’identifier au travers de leurs publications. Ensuite, nous itérons ce scénario dans un contexte à plus grande échelle, avec un ensemble d’établissements de santé qui partagent les données qu’ils collectent. Notre solution de sécurité appliquée à ce scénario chiffre le contenu des publications avec le schéma CP-ABE combiné au schéma AES. Pour masquer les intérêts des utilisateurs aux serveurs Zookeeper, nous utilisons également un protocole PIR associé aux schémas précédents. Enfin, nous construisons un schéma de signature à vérifieur désigné basé sur des attributs à partir d’un chiffrement basé sur l’identité. Nous prouvons également la sécurité de cette construction sous une hypothèse classique. Ce schéma permet d’améliorer les solutions précédentes en protégeant les publieurs.

Informations techniques

Type de contenu
Text
Format
PDF

Informations complémentaires

Entrepôt d'origine
STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant
2022LIMO0027
Numéro national
2022LIMO0027

Pour citer cette thèse

Klingler Mathieu, Confidentialité et traçabilité dans les systèmes publish/ subscribe pour des applications de santé, thèse de doctorat, Limoges, Université de Limoges, 2022. Disponible sur https://aurore.unilim.fr/ori-oai-search/notice/view/2022LIMO0027