Privacy-aware aggregation of IoT streams in multi-owner networks ; Agrégation de flux de données IoT confidentiels dans des réseaux multi-propriétaires
Titel:
Privacy-aware aggregation of IoT streams in multi-owner networks ; Agrégation de flux de données IoT confidentiels dans des réseaux multi-propriétaires
Anmerkungen:
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Beschreibung:
Les déploiements actuels de systèmes IoT pour les villes intelligentes et les réseaux intelligents ont une forte densité d'appareils. Ce qui conduit les réseaux à rencontrer des problèmes car l'espace de déploiement et l'infrastructure réseau sont limités. Pour résoudre ce problème, les réseaux ouvrent leurs frontières et partagent leurs capteurs et services avec d'autres, permettant aux autres réseaux d'accéder à leurs capteurs et services internes. Cette thèse se concentre sur les préoccupations des producteurs en matière de confidentialité lorsque les données sont divulguées à d'autres réseaux. Ce qui est une conséquence des différents niveaux de consentement avec lesquels les données sont produites. Dans cette thèse, nous étudions comment fournir une collecte de données respectueuse de la vie privée entre différents systèmes tout en préservant les contraintes de chaque propriétaire de données. Nous nous concentrons sur l'utilisation de l'agrégation, c'est-à-dire les fonctions qui décrivent des groupes de données, par exemple la moyenne et le minimum. Pour cet objectif, nous fournissons trois contributions qui offrent un aperçu des moyens de diffuser des données agrégées dans une infrastructure IoT multi-propriétaires tout en respectant les contraintes des producteurs impliqués. ; Current deployments of IoT systems for smart cities and smart grids have a high density of devices. Which lead networks to encounter issues as deployment space and network infrastructure are limited. To tackle this, networks open their boundaries and share their sensors and services to others, allowing the other networks to access their internal sensors and services. The focus of this thesis are the privacy concerns of producers as data is disclosed to other networks. Which is a consequence of the different consent levels that data is produced with. In this thesis we investigate how to provide privacy-aware data collection among different systems while preserving the constraints of each data owner. We focus on the usage of ...