Capitole du Libre 2015

Nous avons dû annuler le Capitole du Libre en 2015. Toulibre a organisé un Bazar du libre en lieu et place.

Conférence
Stockage global et vie privée : vers un modèle distribué et vertueux

Stéphane D , Antoine Rault

Thématique
Cryptoparty : défendre sa vie privée
Niveau
Intermédiaire
Horaire
dimanche 22 nov, 15:00 – 16:00
Salle
C103

Description

Et si on prenait le problème à l'envers et qu'on utilisait les principes de recommandation de contenu pour créer un système de stockage global, décentralisé et efficace ? Quelles nouvelles menaces pour la vie privée cela génère ? Quelles solutions pour défendre l'utilisateur ? Chronique d'un mashup entre deux chercheurs et d'un projet commun pour un internet libre.

Description détaillée

Les systèmes de recommandation de contenu ont pour but de personnaliser l'expérience de chaque utilisateur (d'un site web typiquement) en mettant automatiquement en avant les contenus qui lui sont pertinents. La majorité des systèmes de recommandation actuels fonctionnent selon la technique du filtrage collaboratif. Pour fournir des recommandations à un utilisateur, c'est-à-dire deviner les items qui lui plairont, cette technique se sert de l'historique des préférences des autres utilisateurs ayant les mêmes centres d'intérêts pour en déduire les items les plus pertinants. Le filtrage collaboratif est une technique bien établie dans le domaine de la recommandation, mais elle peut également s'appliquer à d'autre domaine. Elle peut notamment servir à résoudre les problèmes de performance dans les systèmes de stockage distribués, dans notre cas en nous permettant de prédire avec précision où un contenu donné sera consommé à travers le monde, et dans quelles proportions. Mais le filtrage collaboratif apporte son lot de problèmes au sujet du respect de la vie privée des utilisateurs. Un tel système faisant usage d'items pour lesquels des utilisateurs ont indiqué une préférence, il y a donc un risque pour la vie privée de ces utilisateurs si ces items sont fourni à d'autres sous forme de recommandation. Par exemple, il est évident qu'indiquer que vous aimez un item en lien avec la religion ou la sexualité représente une menace pour votre vie privée si on peut retracer l'origine de cette préférence jusqu'à vous. De plus, il devient difficile de savoir quels participants sont de confiance dans un système distribué pair à pair du fait de l'absence d'authorité centrale.

Intervenant(es)

Stéphane D

Après 8 années à travailler en tant qu'ingénieur électronique dans l'industrie, actuellement en doctorat relatif aux problématiques de ...

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Antoine Rault

Doctorant dans un laboratoire d'informatique, il finit une thèse portant sur la protection de la vie privée, les systèmes ...

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