Privacy-preserving third-party computations on secure personal data management systems - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Theses Year : 2022

Privacy-preserving third-party computations on secure personal data management systems

Calculs tiers respectueux de la vie privée sur des systèmes de gestion de données personnels et sécurisés

Abstract

The privacy of individuals is constantly undermined by some of the most prominent companies in the world which centralize vast amounts of personal data. Recent legal means such as the General Data Protection Regulation in Europe regulate the collection and processing of citizens' data. In particular, data portability grants individuals the right to recover a copy of their data held by an organization. At the same time, Personal Data Management Systems (PDMS) are emerging, empowering users by facilitating the management of their data. For example, these solutions enable automatic data collection, sharing, and advanced processing. In these solutions, the user's data is processed directly where it is stored by a processing code potentially written by a third party. Here, only the results are shared with a third party upon the user's decision. This paradigm diverges from the traditional approach in which the user's data is entirely shared with a third party for processing. To be viable, PDMS must satisfy two prerequisites: they must ensure the security of the data in the presence of a layman user while being as extensible as possible to support diverse computations on this data. To address this conflict between extensibility and security, this thesis relies on an architecture including third-party modules coupled with hardware security mechanisms called Trusted Executions Environments. In this context, we propose security building blocks to limit data leakage resulting from the use of these third-party modules as well as execution strategies implementing these building blocks and limiting the impact on performances.
La centralisation des données personnelles par certaines des entreprises les plus influentes du monde met en péril la vie privée des individus. Des législations récentes comme le Règlement Général sur la Protection des Données en Europe encadrent la collecte et le traitement des données des citoyens. En particulier, le droit à la portabilité permet aux individus de récupérer une copie de leurs données détenues par un organisme. Conjointement, des solutions de Cloud Personnels (PDMS) se développent, renforçant l'autonomisation des utilisateurs en leur facilitant la gestion de leurs données. Elles permettent notamment la collecte automatique de données, leur partage et la prise en charge de traitement avancés. Dans ces solutions, les données de l'utilisateur sont traitées directement là où elles sont stockées par un code de traitement écrit par un tiers. Ici, seuls les résultats sont partagés à un tier sur décision de l'utilisateur. Ce paradigme est en opposition avec l'approche classique qui voit les données de l'utilisateur partagée dans leur intégralité à un tier pour être traitées. Pour être viables, les PDMS doivent satisfaire deux prérequis : ils doivent assurer la sécurité des données en présence d'un utilisateur novice dans ce domaine tout en étant le plus extensible possible afin de garantir une richesse de traitements sur ces données. Pour adresser ce conflit entre extensibilité et sécurité, cette thèse s'appuie sur une architecture incluant des modules tiers couplée à des mécanismes de sécurité matériels appelés Environnements d'Exécution de Confiance. Nous proposons des briques de sécurité pour limiter les fuites de données résultant de l'utilisation de ces modules tiers ainsi que des stratégies d'exécution implémentant ces briques et limitant l'impact sur les performances des traitements.
Fichier principal
Vignette du fichier
104238_CARPENTIER_2022_archivage.pdf (2.6 Mo) Télécharger le fichier
Origin : Version validated by the jury (STAR)

Dates and versions

tel-03912320 , version 1 (24-12-2022)
tel-03912320 , version 2 (16-02-2023)

Identifiers

  • HAL Id : tel-03912320 , version 2

Cite

Robin Carpentier. Privacy-preserving third-party computations on secure personal data management systems. Cryptography and Security [cs.CR]. Université Paris-Saclay, 2022. English. ⟨NNT : 2022UPASG079⟩. ⟨tel-03912320v2⟩
360 View
198 Download

Share

Gmail Facebook X LinkedIn More