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Secure Multi-Party Computation and Privacy

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Calculs Multi-Parties et Vie Privée Les calculs multi-parties sécurisés (MPC) sont une branche de la cryptographie qui a pour objectif de concevoir des solutions permettant à plusieurs parties de calculer ensemble une fonction de leurs données, tout en gardant ces données secrètes. Contrairement à la cryptographie classique, où l’on cherche à assurer la sécurité malgré la présence d’un adversaire extérieur, le MPC garantit la sécurité face à un adversaire interne contrôlant un ou plusieurs participants. Cette thèse apporte à la fois des contributions théoriques et pratiques dans le domaine du MPC. D’un point de vue théorique, une étude est réalisée sur la corruption des “garbled circuits”, qui sont une solution générale au problème à deux parties. Sur un plan pratique, nous réalisons une cryptanalyse de certaines primitives propres au MPC, dans le but d’étudier leur efficacité réelle. Enfin, nous montrons que les services basés sur la position des utilisateurs peuvent prendre avantage du MPC pour devenir plus respectueux de la vie privée.
Agence Bibliographique de l'Enseignement Supérieur
Title: Secure Multi-Party Computation and Privacy
Description:
Calculs Multi-Parties et Vie Privée Les calculs multi-parties sécurisés (MPC) sont une branche de la cryptographie qui a pour objectif de concevoir des solutions permettant à plusieurs parties de calculer ensemble une fonction de leurs données, tout en gardant ces données secrètes.
Contrairement à la cryptographie classique, où l’on cherche à assurer la sécurité malgré la présence d’un adversaire extérieur, le MPC garantit la sécurité face à un adversaire interne contrôlant un ou plusieurs participants.
Cette thèse apporte à la fois des contributions théoriques et pratiques dans le domaine du MPC.
D’un point de vue théorique, une étude est réalisée sur la corruption des “garbled circuits”, qui sont une solution générale au problème à deux parties.
Sur un plan pratique, nous réalisons une cryptanalyse de certaines primitives propres au MPC, dans le but d’étudier leur efficacité réelle.
Enfin, nous montrons que les services basés sur la position des utilisateurs peuvent prendre avantage du MPC pour devenir plus respectueux de la vie privée.

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