Thèse de doctorat : « Protection de la Confidentialité des Services de Recommandation pour les Villes Intelligentes »

Télécom SudParis

L'Ecole doctorale : Ecole Doctorale de l'Institut Polytechnique de Pariset le Laboratoire de recherche SAMOVAR - Services répartis, Architectures, MOdélisation, Validation, Administration des Réseaux présentent l’AVIS DE SOUTENANCE de Monsieur Yasir Saleem SHAIKH Autorisé à présenter ses travaux en vue de l’obtention du Doctorat de l'Institut Polytechnique de Paris, préparé à Télécom SudParis en : Informatique

« Protection de la Confidentialité des Services de Recommandation pour les Villes Intelligentes »

le MARDI 21 JANVIER 2020 à 9h30 - Salle A003 à Télécom SudParis  - 9 rue Charles Fourier - 91000 Évry

Membres du jury :

  • M. Noel CRESPI, Professeur, Télécom SudParis, FRANCE - Directeur de thèse
  • Mme Maria POTOP-BUTUCARU, Professeure, Sorbonne Université, FRANCE - Examinatrice
  • M. Luigi ATZORI, Professeur, University of Cagliari, ITALIE - Examinateur
  • M. Martin BAUER, Chercheur Principal, NEC Europe Ltd, ALLEMAGNE - Examinateur
  • M. Roberto MINERVA, Maître de Conférences, Télécom SudParis, FRANCE - Encadrant de thèse
  • M. Payam BARNAGHI, Professeur, University of Surrey, ROYAUME-UNI - Rapporteur
  • M. JaeSeung SONG, Professeur associé, Sejong University, COREE, REPUBLIQUE DE - Rapporteur

Résumé :

Au cours de la dernière décennie, la technologie Internet des objets (IoT) a révolutionné presque tous les domaines de la vie quotidienne et a dynamisé les villes intelligentes. Les villes intelligentes utilisent la technologie IoT pour collecter divers types de données de capteurs, puis les utilisent pour offrir diverses applications. Comme les applications des villes intelligentes sont utilisées par les citoyens, donc leur fournir des services de recommandation personnalisés en fonction de leurs préférences, de leurs localisations et de leurs profils ainsi que l'exploitation des données IoT (par exemple, la congestion du trafic et l'occupation du parking) est d'une grande importance qui pourrait être fournie par un recommandateur IoT. Cependant, comme le recommandateur IoT utilise les données privées des citoyens (profils, préférences et habitudes, par exemple), il viole la vie privée des utilisateurs car il pourrait suivre les routines et les habitudes des utilisateurs en analysant la base de données historique ou en analysant les services de recommandation réguliers qu'il offre. Par conséquent, il est important de préserver la confidentialité des utilisateurs du programme de recommandation IoT.

Dans cette thèse, nous proposons un nouveau système de recommandation IoT préservant la confidentialité pour les villes intelligentes, qui fournit des recommandations en exploitant les données IoT des capteurs et en tenant compte de diverses métriques. Notre approche est organisée en trois parties. Tout d'abord, nous développons un système de recommandation IoT conforme au règlement européen sur la protection des données (GDPR) pour les systèmes de stationnement intelligent. Ces systèmes fournissent des recommandations sur les emplacements et les itinéraires de stationnement en exploitant les données des capteurs de stationnement et de circulation. Par conséquence, nous proposons d’abord une approche pour la cartographie des capteurs de trafic avec les coordonnées d’itinéraires afin d’analyser les conditions de trafic (par exemple le niveau de congestion) sur les routes.

Ensuite, nous avons mis en place un dispositif de recommandation IoT. Le recommandateur IoT a été intégré au scénario d'utilisation du stationnement intelligent d'un projet H2020 EU-KR WISE-IoT et a été évalué par les citoyens de Santander, en Espagne, à l'aide d'un prototype. De plus, nous développons un recommendateur IoT pour le ski intelligent qui fournit des itinéraires de ski comprenant des types de pistes spécifiques, ainsi que la piste la plus proche. Pour les itinéraires de ski, il n’existe aucun moteur de calcul stable. Par conséquent, un nouveau moteur de routage pour les itinéraires de ski a été développé. Ce travail a également été intégré dans le cas d'utilisation du ski intelligent du projet WISE-IoT. Deuxièmement, bien que le recommandateur IoT développé pour le stationnement intelligent soit conforme au GDPR, il ne protège toutefois pas totalement la vie privée des utilisateurs. En effet, le partage sans discernement des données des utilisateurs avec un système tiers de recommandation de stationnement IoT non approuvé ou semi-fiable provoque une violation de la vie privée.

En effet, le comportement et les schémas de mobilité des utilisateurs pouvant être déduits en analysant l'historique de leurs déplacements. Par conséquent, nous préservons la confidentialité des utilisateurs contre le système de recommandation de stationnement tout en analysant leur historique de stationnement en utilisant des techniques de k-anonymat et de confidentialité différentielle. Enfin, étant donné que les applications de villes intelligentes sont développées de manière verticale et ne se parlent pas. Par conséquent, nous avons proposé deux cadres pour les services de recommandation parmi les applications de villes intelligentes utilisant l'IdO social.