Privacy preserving top-k query processing over outsourced data

Préservation de la confidentialité des données externalisées dans le traitement des requêtes top-k L’externalisation de données d’entreprise ou individuelles chez un fournisseur de cloud, par exemple avec l’approche Database-as-a-Service, est pratique et rentable. Mais elle introduit un problème majeur: comment préserver la confidentialité des données externalisées, tout en prenant en charge les requêtes expressives des utilisateurs. Une solution simple consiste à crypter les données avant leur externalisation. Ensuite, pour répondre à une requête, le client utilisateur peut récupérer les données cryptées du cloud, les décrypter et évaluer la requête sur des données en texte clair (non cryptées). Cette solution n’est pas pratique, car elle ne tire pas parti de la puissance de calcul fournie par le cloud pour évaluer les requêtes.Dans cette thèse, nous considérons un type important de requêtes, les requêtes top-k, et le problème du traitement des requêtes top-k sur des données cryptées dans le cloud, tout en préservant la vie privée. Une requête top-k permet à l’utilisateur de spécifier un nombre k de tuples les plus pertinents pour répondre à la requête. Le degré de pertinence des tuples par rapport à la requête est déterminé par une fonction de notation.Nous proposons d’abord un système complet, appelé BuckTop, qui est capable d’évaluer efficacement les requêtes top-k sur des données cryptées, sans avoir à les décrypter dans le cloud. BuckTop inclut un algorithme de traitement des requêtes top-k qui fonctionne sur les données cryptées, stockées dans un nœud du cloud, et retourne un ensemble qui contient les données cryptées correspondant aux résultats top-k. Il est aidé par un algorithme de filtrage efficace qui est exécuté dans le cloud sur les données chiffrées et supprime la plupart des faux positifs inclus dans l’ensemble renvoyé. Lorsque les données externalisées sont volumineuses, elles sont généralement partitionnées sur plusieurs nœuds dans un système distribué. Pour ce cas, nous proposons deux nouveaux systèmes, appelés SDB-TOPK et SD-TOPK, qui permettent d’évaluer les requêtes top-k sur des données distribuées cryptées sans avoir à les décrypter sur les nœuds où elles sont stockées. De plus, SDB-TOPK et SD-TOPK ont un puissant algorithme de filtrage qui filtre les faux positifs autant que possible dans les nœuds et renvoie un petit ensemble de données cryptées qui seront décryptées du côté utilisateur. Nous analysons la sécurité de notre système et proposons des stratégies efficaces pour la mettre en œuvre.Nous avons validé nos solutions par l’implémentation de BuckTop, SDB-TOPK et SD-TOPK, et les avons comparé à des approches de base par rapport à des données synthétiques et réelles. Les résultats montrent un excellent temps de réponse par rapport aux approches de base. Ils montrent également l’efficacité de notre algorithme de filtrage qui élimine presque tous les faux positifs. De plus, nos systèmes permettent d’obtenir une réduction significative des coûts de communication entre les nœuds du système distribué lors du calcul du résultat de la requête.