Author: "Sébastien Gambs" - Searchworks@Jio Institute Digital Library Search Results

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197 results on '"Sébastien Gambs"'

101. Show Me How You Move and I Will Tell You Who You Are.

Author: Sébastien Gambs, Marc-Olivier Killijian, and Miguel Núñez del Prado Cortez
Published: 2011

102. A Proposal for a Privacy-preserving National Identity Card.

Author: Yves Deswarte and Sébastien Gambs
Published: 2010

103. Frequency Estimation of Evolving Data Under Local Differential Privacy

Author: Arcolezi, Héber H., Carlos Antonio Pinzón, Catuscia Palamidessi, Sébastien Gambs, Pinzón, Carlos, Privacy and Utility Allied - HYPATIA - - H2020 Pilier ERC2019-10-01 - 2024-09-30 - 835294 - VALID, Concurrency, Mobility and Transactions (COMETE), Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] (LIX), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratory for Research on Technology for ECommerce (LATECE Laboratory - UQAM Montreal), Université du Québec à Montréal = University of Québec in Montréal (UQAM), Supported also by the Canada Research Chair program as well as a Discovery Grant from NSERC, and European Project: 835294,H2020 Pilier ERC,HYPATIA(2019)
Subjects: FOS: Computer and information sciences, [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], Computer Science - Cryptography and Security, [INFO.INFO-DC] Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], [INFO.INFO-DB] Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], [INFO]Computer Science [cs], [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], [INFO] Computer Science [cs], Cryptography and Security (cs.CR), [INFO.INFO-CR] Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR]
Abstract: Collecting and analyzing evolving longitudinal data has become a common practice. One possible approach to protect the users' privacy in this context is to use local differential privacy (LDP) protocols, which ensure the privacy protection of all users even in the case of a breach or data misuse. Existing LDP data collection protocols such as Google's RAPPOR and Microsoft's dBitFlipPM can have longitudinal privacy linear to the domain size k, which is excessive for large domains, such as Internet domains. To solve this issue, in this paper we introduce a new LDP data collection protocol for longitudinal frequency monitoring named LOngitudinal LOcal HAshing (LOLOHA) with formal privacy guarantees. In addition, the privacy-utility trade-off of our protocol is only linear with respect to a reduced domain size $2\leq g \ll k$. LOLOHA combines a domain reduction approach via local hashing with double randomization to minimize the privacy leakage incurred by data updates. As demonstrated by our theoretical analysis as well as our experimental evaluation, LOLOHA achieves a utility competitive to current state-of-the-art protocols, while substantially minimizing the longitudinal privacy budget consumption by up to k/g orders of magnitude., Comment: Accepted at EDBT 2023. Updated structure and correcting privacy loss of dBitFlipPM
Published: 2022
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104. Privacy-preserving boosting.

Author: Sébastien Gambs, Balázs Kégl, and Esma Aïmeur
Published: 2007
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105. Heterogeneous Differential Privacy.

Author: Mohammad Alaggan, Sébastien Gambs, and Anne-Marie Kermarrec
Published: 2015

106. FairCORELS, an Open-Source Library for Learning Fair Rule Lists

Author: Sébastien Gambs, Ulrich Aïvodji, Mohamed Siala, Marie-José Huguet, Julien Ferry, Ecole de Technologie Supérieure [Montréal] (ETS), Équipe Recherche Opérationnelle, Optimisation Combinatoire et Contraintes (LAAS-ROC), Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes (LAAS), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Université du Québec à Montréal = University of Québec in Montréal (UQAM), Gianluca Demartini, Guido Zuccon, J. Shane Culpepper, Zi Huang, Hanghang Tong, ANR-19-P3IA-0004,ANITI,Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute(2019), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole), and Université de Toulouse (UT)
Subjects: Theoretical computer science, Fairness, Computer science, Control (management), 02 engineering and technology, Python (programming language), Space (commercial competition), [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Machine Learning, Open source, 020204 information systems, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, Interpretability, computer, computer.programming_language
Abstract: International audience; FairCORELS is an open-source Python module for building fair rule lists. It is a multi-objective variant of CORELS, a branch-and-bound algorithm to learn certifiably optimal rule lists. FairCORELS supports six statistical fairness metrics, proposes several exploration parameters and leverages on the fairness constraints to prune the search space efficiently. It can easily generate sets of accuracyfairness trade-offs. The models learnt are interpretable by design and a sparsity parameter can be used to control their length. CCS CONCEPTS • Software and its engineering → Software libraries and repositories; • Computing methodologies → Rule learning; Supervised learning; Machine learning algorithms.
Published: 2021
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107. The Crypto-democracy and the Trustworthy.

Author: Sébastien Gambs, Samuel Ranellucci, and Alain Tapp
Published: 2014

108. Local Data Debiasing for Fairness Based on Generative Adversarial Training

Author: Rosin Claude Ngueveu, Ulrich Aïvodji, François Bidet, Alain Tapp, and Sébastien Gambs
Subjects: lcsh:T55.4-60.8, Computer science, Process (engineering), fairness, 02 engineering and technology, 010501 environmental sciences, Space (commercial competition), Debiasing, Machine learning, computer.software_genre, 01 natural sciences, Training (civil), lcsh:QA75.5-76.95, Theoretical Computer Science, Adversarial system, 020204 information systems, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, sanitization, lcsh:Industrial engineering. Management engineering, 0105 earth and related environmental sciences, Interpretability, Numerical Analysis, business.industry, generative adversarial network, Contrast (statistics), Computational Mathematics, Computational Theory and Mathematics, Artificial intelligence, lcsh:Electronic computers. Computer science, business, computer, Generative grammar
Abstract: The widespread use of automated decision processes in many areas of our society raises serious ethical issues with respect to the fairness of the process and the possible resulting discrimination. To solve this issue, we propose a novel adversarial training approach called GANSan for learning a sanitizer whose objective is to prevent the possibility of any discrimination (i.e., direct and indirect) based on a sensitive attribute by removing the attribute itself as well as the existing correlations with the remaining attributes. Our method GANSan is partially inspired by the powerful framework of generative adversarial networks (in particular Cycle-GANs), which offers a flexible way to learn a distribution empirically or to translate between two different distributions. In contrast to prior work, one of the strengths of our approach is that the sanitization is performed in the same space as the original data by only modifying the other attributes as little as possible, thus preserving the interpretability of the sanitized data. Consequently, once the sanitizer is trained, it can be applied to new data locally by an individual on their profile before releasing it. Finally, experiments on real datasets demonstrate the effectiveness of the approach as well as the achievable trade-off between fairness and utility.
Published: 2021

109. Novel differentially private mechanisms for graphs.

Author: Solenn Brunet, Sébastien Canard, Sébastien Gambs, and Baptiste Olivier
Published: 2016

110. On Dynamic Distributed Computing

Author: Sébastien Gambs, Rachid Guerraoui, Florian Huc, and Anne-Marie Kermarrec
Published: 2012

111. Inference Attacks on Geolocated Data.

Author: Sébastien Gambs
Published: 2012

112. Scalable and Secure Aggregation in Distributed Networks

Author: Sébastien Gambs, Rachid Guerraoui, Hamza Harkous, Florian Huc, and Anne-Marie Kermarrec
Published: 2011

113. An optimal quantum algorithm to approximate the mean and its application for approximating the median of a set of points over an arbitrary distance

Author: Gilles Brassard, Frédéric Dupuis, Sébastien Gambs, and Alain Tapp
Published: 2011

114. Anonymous Quantum Communication - (Extended Abstract).

Author: Gilles Brassard, Anne Broadbent, Joseph F. Fitzsimons, Sébastien Gambs, and Alain Tapp
Published: 2007
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115. Ouvrir la boîte noire des algorithmes de personnalisation

Author: Tristan Allard, Louis Béziaud, Sébastien Gambs, Julien Lolive, Declarative & Reliable management of Uncertain, user-generated Interlinked Data (DRUID), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Laboratory for Research on Technology for ECommerce (LATECE Laboratory - UQAM Montreal), Université du Québec à Montréal = University of Québec in Montréal (UQAM), École Nationale Supérieure des Sciences Appliquées et de Technologie (ENSSAT), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes)
Subjects: [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], [INFO.INFO-OH]Computer Science [cs]/Other [cs.OH], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience
Published: 2020

116. Quantum classification

Author: Sébastien Gambs
Published: 2008

117. Optimal noise functions for location privacy on continuous regions

Author: Sébastien Gambs and Ehab ElSalamouny
Subjects: FOS: Computer and information sciences, Discrete mathematics, Computer Science - Cryptography and Security, Laplace transform, Computer Networks and Communications, Computer science, 020206 networking & telecommunications, 02 engineering and technology, Function (mathematics), Space (mathematics), Noise, Position (vector), 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, Limit (mathematics), Safety, Risk, Reliability and Quality, Cryptography and Security (cs.CR), Finite set, Software, Computer Science::Cryptography and Security, Information Systems, Parametric statistics
Abstract: Users of location-based services are highly vulnerable to privacy risks since they need to disclose, at least partially, their locations to benefit from these services. One possibility to limit these risks is to obfuscate the location of a user by adding random noise drawn from a noise function. In this paper, we require the noise functions to satisfy a generic location privacy notion called $$\ell $$ -privacy, which makes the position of the user in a given region $$\mathcal {X}$$ relatively indistinguishable from other points in $$\mathcal {X}$$ . We also aim at minimizing the loss in the service utility due to such obfuscation. While existing optimization frameworks regard the region $$\mathcal {X}$$ restrictively as a finite set of points, we consider the more realistic case in which the region is rather continuous with a nonzero area. In this situation, we demonstrate that circular noise functions are enough to satisfy $$\ell $$ -privacy on $$\mathcal {X}$$ and equivalently on the entire space without any penalty in the utility. Afterward, we describe a large parametric space of noise functions that satisfy $$\ell $$ -privacy on $$\mathcal {X}$$ , and show that this space has always an optimal member, regardless of $$\ell $$ and $$\mathcal {X}$$ . We also investigate the recent notion of $$\epsilon $$ -geo-indistinguishability as an instance of $$\ell $$ -privacy and prove in this case that with respect to any increasing loss function, the planar Laplace noise function is optimal for any region having a nonzero area.
Published: 2017
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118. Demo: Inspect what your location history reveals about you Raising user awareness on privacy threats associated with disclosing his location data

Author: Sébastien Gambs, Antoine Boutet, Privacy Models, Architectures and Tools for the Information Society (PRIVATICS), CITI Centre of Innovation in Telecommunications and Integration of services (CITI), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université du Québec à Montréal = University of Québec in Montréal (UQAM), Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CITI Centre of Innovation in Telecommunications and Integration of services (CITI), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), and Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Inria Lyon
Subjects: Location data, Computer science, business.industry, End user, Internet privacy, 020206 networking & telecommunications, 02 engineering and technology, User awareness, Awareness, [INFO.INFO-MC]Computer Science [cs]/Mobile Computing, Incentive, Mobile applications, [INFO.INFO-CY]Computer Science [cs]/Computers and Society [cs.CY], 020204 information systems, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Targeted advertising, Profiling (information science), Location Privacy, business, Personally identifiable information, User Tracking, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: Location is one of the most extensively collected personal data on mobile by applications and third-party services. However, how the location of users is actually processed in practice by the actors of targeted advertising ecosystem remains unclear. Nonetheless, these providers have a strong incentive to create very detailed profile of users to better monetize the collected data. End users are usually not aware about the strength and wide range of inference that can be performed from their mobility traces. In this demonstration, users interact with a web-based application to inspect their location history and to discover the inferential power of this kind of data. Moreover to better understand the possible countermeasures, users can apply a sanitization to protect their data and visualize the impact on both the mobility traces and the associated inferred information. The objective of this demonstration is to raise the user awareness on the profiling capabilities and the privacy threats associated with disclosing his location data as well as how sanitization mechanisms can be efficient to mitigate these privacy risks. In addition, by collecting users feedbacks on the personal information revealed and the usage of a geosanitization mechanism, we hope that this demonstration will also be useful to constitute a new and valuable dataset on users perceptions on these questions.
Published: 2019
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119. Privacy and Ethical Challenges in Big Data

Author: Sébastien Gambs
Subjects: education.field_of_study, Ethical issues, business.industry, Computer science, Internet privacy, Population, Big data, 02 engineering and technology, 020204 information systems, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Position paper, Profiling (information science), 020201 artificial intelligence & image processing, business, education, Personally identifiable information
Abstract: The advent of Big Data coupled with the profiling of users has lead to the development of services and decision-making processes that are highly personalized, but also raise fundamental privacy and ethical issues. In particular, the absence of transparency has lead to the loss of control of individuals on the collection and use on their personal information while making it impossible for an individual to question the decision taken by the algorithm and to make it accountable for it. Nonetheless, transparency is only a prerequisite to be able to analyze the possible biases that personalized algorithms could have (e.g., discriminating against a particular group in the population) and then potentially correct them. In this position paper, I will review in a non-exhaustive manner some of the main privacy and ethical challenges associated with Big Data that have emerged in recent years before highlighting a few approaches that are currently investigated to address these challenges.
Published: 2019
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120. Privacy-preserving Wi-Fi Analytics

Author: Mathieu Cunche, Sébastien Gambs, Mohammad Alaggan, CITI Centre of Innovation in Telecommunications and Integration of services ( CITI ), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon ( INSA Lyon ), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ), National ICT Australia [Sydney] ( NICTA ), Privacy Models, Architectures and Tools for the Information Society ( PRIVATICS ), Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -CITI Centre of Innovation in Telecommunications and Integration of services ( CITI ), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National des Sciences Appliquées de Lyon ( INSA Lyon ), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ), Université du Québec à Montréal ( UQAM ), CITI Centre of Innovation in Telecommunications and Integration of services (CITI), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), National ICT Australia [Sydney] (NICTA), Privacy Models, Architectures and Tools for the Information Society (PRIVATICS), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université du Québec à Montréal = University of Québec in Montréal (UQAM), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CITI Centre of Innovation in Telecommunications and Integration of services (CITI), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), and Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Inria Lyon
Subjects: Cardinality set intersection, Computer science, [ INFO.INFO-CR ] Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], 02 engineering and technology, computer.software_genre, [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], 020204 information systems, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Randomized response, Differential privacy, General Environmental Science, Ethics, business.industry, Information technology, Bloom filter, QA75.5-76.95, BJ1-1725, Pan privacy, Physical analytics, Privacy preserving, Analytics, Electronic computers. Computer science, General Earth and Planetary Sciences, 020201 artificial intelligence & image processing, Data mining, business, computer
Abstract: As communications-enabled devices are becoming more ubiquitous, it becomes easier to track the movements of individuals through the radio signals broadcasted by their devices. Thus, while there is a strong interest for physical analytics platforms to leverage this information for many purposes, this tracking also threatens the privacy of individuals. To solve this issue, we propose a privacy-preserving solution for collecting aggregate mobility patterns while satisfying the strong guarantee of ε-differential privacy. More precisely, we introduce a sanitization mechanism for efficient, privacy-preserving and non-interactive approximate distinct counting for physical analytics based on perturbed Bloom filters called Pan-Private BLIP. We also extend and generalize previous approaches for estimating distinct count of events and joint events (i.e., intersection and more generally t-out-of-n cardinalities). Finally, we evaluate expirementally our approach and compare it to previous ones on real datasets.
Published: 2018
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121. SPADE : un protocole délimiteur de distance anonyme et résistant à la fraude terroriste

Author: Xavier Bultel, Sébastien Gambs, David Gérault, pascal lafourcade, Cristina Onete, Jean-Marc Robert, Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020]), Université du Québec à Montréal = University of Québec in Montréal (UQAM), Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES), Ecole de Technologie Supérieure [Montréal] (ETS), and Lafourcade, Pascal
Subjects: [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], [INFO.INFO-NI]Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI], [INFO.INFO-NI] Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI], Distance bounding, Sécurité, [INFO.INFO-CR] Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR]
Abstract: International audience; Les communications sans contact sont omniprésentes dans notre quotidien, allant des badges de contrôle d'accès au passeport électronique. Ces systèmes sont sensibles aux attaques par relais, dans lesquelles un adversaire transfère simplement les messages entre le prouveur et le vérifieur pour usurper l'identité du prouveur. Les protocoles délimiteurs de distance (distance-bounding) ont été ont ntroduits pour contrer ces attaques en assurant une borne sur la distance entre le prouveur et le vérifieur grâcè a la mesure du temps des communications. Par la suite de nombreux travaux ont amélioré la sécurité de ces protocoles, mais ont aussi cherché à assurer le respect de la vie privée face à des adversaires actifs et également face à des vérifieurs malicieux. En particulier, une menace difficile à prévenir est la fraude terroriste, où un prouveur lointain coopère avec un complice proche pour tromper le vérifieur. La contre-mesure usuelle pour cette menace est de rendre impossible l'action du complice sans l'aide du prouveur lointain, à moins que le prouveur ne lui donne suffisamment d'information pour qu'il retrouve sa clef privée et puisse ainsi toujours se faire passer pour le prouveur. Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche où le prouveur ne révèle pas sa clef privée mais utilise une clef de session avec une signature de groupe, la rendant ainsi utilisable plusieurs fois. Ceci permet à un adversaire d'usurper l'identité du prouveur sans même connaître sa clef de signature. Grâce à cette approche nous proposons SPADE le premier protocole de délimiteur de distance qui est anonyme, révocable et formellement prouvé sûr. Mots-clefs : Protocole délimiteur de distance (Distance Bounding), Sécurité, résitance à la fraude terroriste.
Published: 2017

122. A Terrorist-fraud Resistant and Extractor-free Anonymous Distance-bounding Protocol

Author: Jean-Marc Robert, Gildas Avoine, Cristina Onete, Xavier Bultel, Pascal Lafourcade, David Gerault, Sébastien Gambs, EMbedded SEcurity and Cryptography (EMSEC), SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec, Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES), Institut Universitaire de France (IUF), Ministère de l'Education nationale, de l’Enseignement supérieur et de la Recherche (M.E.N.E.S.R.), Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne-Université Clermont Auvergne (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Clermont Auvergne (UCA), Université du Québec à Montréal (UQAM), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Ecole de Technologie Supérieure [Montréal] (ETS), CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020]), Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020]), Université du Québec à Montréal = University of Québec in Montréal (UQAM), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes (UR), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Protocol (science), Authentication, Computer science, 020206 networking & telecommunications, Context (language use), 02 engineering and technology, 16. Peace & justice, Computer security, computer.software_genre, ComputingMilieux_MANAGEMENTOFCOMPUTINGANDINFORMATIONSYSTEMS, [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], Authentication protocol, Universal composability, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Key (cryptography), 020201 artificial intelligence & image processing, Distance-bounding protocol, computer
Abstract: Distance-bounding protocols have been introduced to thwart relay attacks against contactless authentication protocols. In this context, verifiers have to authenticate the credentials of untrusted provers. Unfortunately, these protocols are themselves subject to complex threats such as terrorist-fraud attacks, in which a malicious prover helps an accomplice to authenticate. Provably guaranteeing the resistance of distance-bounding protocols to these attacks is complex. The classical solutions assume that rational provers want to protect their long-term authentication credentials, even with respect to their accomplices. Thus, terrorist-fraud resistant protocols generally rely on artificial extraction mechanisms, ensuring that an accomplice can retrieve the credential of his partnering prover, if he is able to authenticate. We propose a novel approach to obtain provable terrorist-fraud resistant protocols that does not rely on an accomplice being able to extract any long-term key. Instead, we simply assume that he can replay the information received from the prover. Thus, rational provers should refuse to cooperate with third parties if they can impersonate them freely afterwards. We introduce a generic construction for provably secure distance-bounding protocols, and give three instances of this construction: (1) an efficient symmetric-key protocol, (2) a public-key protocol protecting the identities of provers against external eavesdroppers, and finally (3) a fully anonymous protocol protecting the identities of provers even against malicious verifiers that try to profile them.
Published: 2017
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123. Heterogeneous Differential Privacy

Author: Sébastien Gambs, Mohammad Alaggan, and Anne-Marie Kermarrec
Subjects: Statistics and Probability, FOS: Computer and information sciences, Information retrieval, Computer Science - Cryptography and Security, Recall, Computer science, Mechanism (biology), personalization systems, lcsh:T, media_common.quotation_subject, Variation (game tree), lcsh:Technology, Computer Science Applications, Task (project management), Personalization, Domain (software engineering), lcsh:Social Sciences, lcsh:H, differential privacy, Computer Science (miscellaneous), Differential privacy, Function (engineering), Cryptography and Security (cs.CR), media_common
Abstract: The massive collection of personal data by personalization systems has rendered the preservation of privacy of individuals more and more difficult. Most of the proposed approaches to preserve privacy in personalization systems usually address this issue uniformly across users, thus ignoring the fact that users have different privacy attitudes and expectations (even among their own personal data). In this paper, we propose to account for this non-uniformity of privacy expectations by introducing the concept of heterogeneous differential privacy. This notion captures both the variation of privacy expectations among users as well as across different pieces of information related to the same user. We also describe an explicit mechanism achieving heterogeneous differential privacy, which is a modification of the Laplacian mechanism by Dwork, McSherry, Nissim, and Smith. In a nutshell, this mechanism achieves heterogeneous differential privacy by manipulating the sensitivity of the function using a linear transformation on the input domain. Finally, we evaluate on real datasets the impact of the proposed mechanism with respect to a semantic clustering task. The results of our experiments demonstrate that heterogeneous differential privacy can account for different privacy attitudes while sustaining a good level of utility as measured by the recall for the semantic clustering task., 27 pages, 3 figures, presented at the first workshop on theory and practice of differential privacy (TPDP 2015) at London, UK
Published: 2017

124. Private eCash in Practice (Short Paper)

Author: Sébastien Gambs, Solenn Brunet, Nicolas Desmoulins, Jacques Traore, Saïd Gharout, and Amira Barki
Subjects: Scheme (programming language), Subscriber identity module, Computer science, media_common.quotation_subject, 020302 automobile design & engineering, 02 engineering and technology, Computer security, computer.software_genre, Payment, Security token, law.invention, ecash, 0203 mechanical engineering, law, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Blind signature, 020201 artificial intelligence & image processing, Use case, computer, computer.programming_language, media_common, Anonymity
Abstract: Most electronic payment systems for applications, such as eTicketing and eToll, involve a single entity acting as both merchant and bank. In this paper, we propose an efficient privacy-preserving post-payment eCash system suitable for this particular use case that we refer to, afterwards, as private eCash. To this end, we introduce a new partially blind signature scheme based on a recent Algebraic MAC scheme due to Chase et al. Unlike previous constructions, it allows multiple presentations of the same signature in an unlinkable way. Using it, our system is the first versatile private eCash system where users must only hold a sole reusable token (i.e. a reusable coin spendable to a unique merchant). It also enables identity and token revocations as well as flexible payments. Indeed, our payment tokens are updated in a partially blinded way to collect refunds without invading user’s privacy. By implementing it on a Global Platform compliant SIM card, we show its efficiency and suitability for real-world use cases, even for delay-sensitive applications and on constrained devices as a transaction can be performed in only 205 ms.
Published: 2017
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125. Edge-calibrated noise for differentially private mechanisms on graphs

Author: Sébastien Gambs, Solenn Brunet, Sébastien Canard, and Baptiste Olivier
Subjects: Information privacy, Computer science, 020204 information systems, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, 02 engineering and technology, Data mining, computer.software_genre, computer, Computer Science::Databases, Graph, Computer Science::Cryptography and Security
Abstract: In this paper, we introduce new methods for releasing differentially private graphs. Our techniques are based on a new way to distribute noise among edge weights. More precisely, we rely on the addition of noise whose amplitude is edge-calibrated and optimize the distribution of the privacy budget among subsets of edges. The generic privacy framework that we propose can capture most of the privacy notions introduced so far in the literature to release graphs in a differentially private manner. Furthermore, experimental results on real datasets show that our methods outperform the standard existing techniques, in particular in terms of the preservation of utility. In addition, these experiments show that our mechanisms guarantee ϵ-differential privacy for a reasonable level of privacy ϵ, while preserving the spectral information of the input graph.
Published: 2016
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126. Meeting points in ridesharing: A privacy-preserving approach

Author: Sébastien Gambs, Ulrich Aïvodji, Marie-José Huguet, Marc-Olivier Killijian, Équipe Tolérance aux fautes et Sûreté de Fonctionnement informatique (LAAS-TSF), Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes (LAAS), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Équipe Recherche Opérationnelle, Optimisation Combinatoire et Contraintes (LAAS-ROC), Université du Québec à Montréal = University of Québec in Montréal (UQAM), Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)
Subjects: Secure Multiparty Computation, Engineering, Service (systems architecture), Multimodal Shortest Path, Control (management), Internet privacy, Transportation, Private Set Intersection, 010501 environmental sciences, Computer security, computer.software_genre, Privacy Enhancing Technologies, 01 natural sciences, [INFO.INFO-IU]Computer Science [cs]/Ubiquitous Computing, [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], 11. Sustainability, 0502 economics and business, 0105 earth and related environmental sciences, Civil and Structural Engineering, 050210 logistics & transportation, business.industry, Dynamic Ridesharing, 05 social sciences, Usability, [INFO.INFO-RO]Computer Science [cs]/Operations Research [cs.RO], Flow network, Computer Science Applications, Information and Communications Technology, Automotive Engineering, Shortest path problem, Secure multi-party computation, Privacy-enhancing technologies, business, computer
Abstract: International audience; Nowadays, problems of congestion in urban areas due to the massive usage of cars, last-minute travel needs and progress in information and communication technologies have fostered the rise of new transportation modes such as ridesharing. In a ridesharing service, a car owner shares empty seats of his car with other travelers. Recent ridesharing approaches help to identify interesting meeting points to improve the efficiency of the ridesharing service (i.e., the best pickup and drop-off points so that the travel cost is competitive for both driver and rider). In particular, ridesharing services, such as Blablacar or Carma, have become a good mobility alternative for users in their daily life. However, this success has come at the cost of user privacy. Indeed in current's ridesharing services, users are not in control of their own data and have to trust the ridesharing operators with the management of their data. In this paper, we aim at developing a privacy-preserving service to compute meeting points in ridesharing, such that each user remains in control of his location data. More precisely, we propose a decentralized architecture that provides strong security and privacy guarantees without sacrificing the usability of ridesharing services. In particular, our approach protects the privacy of location data of users. Following the privacy-by-design principle, we have integrated existing privacy enhancing technologies and multimodal shortest path algorithms to privately compute mutually interesting meeting points for both drivers and riders in ridesharing. In addition, we have built a prototype implementation of the proposed approach. The experiments, conducted on a real transportation network, have demonstrated that it is possible to reach a trade-off in which both the privacy and utility levels are satisfactory.
Published: 2016
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127. Privacy-preserving boosting

Author: Balázs Kégl, Esma Aïmeur, Sébastien Gambs, Kégl, Balázs, Algorithmic number theory for cryptology (TANC), Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] (LIX), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire de l'Accélérateur Linéaire (LAL), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] (LIX), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)
Subjects: Boosting (machine learning), Computer Networks and Communications, Computer science, 02 engineering and technology, Machine learning, computer.software_genre, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], 020204 information systems, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, AdaBoost, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, business.industry, [INFO.INFO-LG] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], BrownBoost, Computer Science Applications, Data set, ComputingMethodologies_PATTERNRECOGNITION, LPBoost, Bipartite graph, Secure multi-party computation, 020201 artificial intelligence & image processing, Data mining, Artificial intelligence, business, computer, Classifier (UML), Information Systems
Abstract: We describe two algorithms, BiBoost (Bipartite Boosting) and MultBoost (Multiparty Boosting), that allow two or more participants to construct a boosting classifier without explicitly sharing their data sets. We analyze both the computational and the security aspects of the algorithms. The algorithms inherit the excellent generalization performance of AdaBoost. Experiments indicate that the algorithms are better than AdaBoost executed separately by the participants, and that, independently of the number of participants, they perform close to AdaBoost executed using the entire data set.
Published: 2007
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128. The Not-so-distant Future: Distance-Bounding Protocols on Smartphones

Author: Carlos Eduardo Lassance, Sébastien Gambs, Cristina Onete, Confidentialité, Intégrité, Disponibilité et Répartition (CIDRE), CentraleSupélec-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Télécom Bretagne - Brest, Télécom Bretagne, EMbedded SEcurity and Cryptography (EMSEC), SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)
Subjects: Computer science, 02 engineering and technology, Gas meter prover, Computer security, computer.software_genre, 01 natural sciences, law.invention, Relay attack, [INFO.INFO-IU]Computer Science [cs]/Ubiquitous Computing, [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], [INFO.INFO-CY]Computer Science [cs]/Computers and Society [cs.CY], Bounding overwatch, Relay, law, Protocol (science), business.industry, 010401 analytical chemistry, 021001 nanoscience & nanotechnology, 0104 chemical sciences, Authentication protocol, Smart card, Distance-bounding protocol, [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], 0210 nano-technology, business, computer
Abstract: International audience; In authentication protocols, a relay attack allows an adversary to impersonate a legitimate prover, possibly located far away from a verifier, by simply forwarding messages between these two entities. The effectiveness of such attacks has been demonstrated in practice in many environments, such as ISO 14443-compliant smartcards and carlocking mechanisms. Distance-bounding (DB) protocols, which enable the verifier to check his proximity to the prover, are a promising countermeasure against relay attacks. In such protocols, the verifier measures the time elapsed between sending a challenge and receiving the associated response of the prover to estimate their proximity. So far, distance bounding has remained mainly a theoretical concept. Indeed in practice, only three ISO 14443-compliant implementations exist: two proprietary smartcard ones and one on highly-customized hardware. In this paper, we demonstrate a proof-of-concept implementation of the Swiss-Knife DBprotocol on smartphones running in RFID-emulation mode. To our best knowledge, this is the first time that such an implementation has beenperformed. Our experimental results are encouraging as they show that relay attacks introducing more than 1:5 ms are directly detectable (ingeneral off-the-shelf relay attacks introduce at least 10 ms of delay). We also leverage on the full power of the ISO-DEP specication to implement the same protocol with 8-bit challenges and responses, thus reaching a better security level per execution without increasing the possibility ofrelay attacks. The analysis of our results leads to new promising research directions in the area of distance bounding.
Published: 2015
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129. The Crypto-Democracy and the Trustworthy (Position Paper)

Author: Sébastien Gambs, Samuel Ranellucci, and Alain Tapp
Subjects: Cryptographic primitive, Process (engineering), Computer science, business.industry, Cloud computing, Cryptography, Computer security, computer.software_genre, Field (computer science), Secure multi-party computation, Position paper, The Internet, business, computer
Abstract: In the current architecture of the Internet, there is a strong asymmetry in terms of power between the entities that gather and process personal data (e.g., major Internet companies, telecom operators, cloud providers, ...) and the individuals from which this personal data is issued. In particular, individuals have no choice but to blindly trust that these entities will respect their privacy and protect their personal data. In this position paper, we address this issue by proposing an utopian crypto-democracy model based on existing scientific achievements from the field of cryptography. More precisely, our main objective is to show that cryptographic primitives, including in particular secure multiparty computation, offer a practical solution to protect privacy while minimizing the trust assumptions. In the crypto-democracy envisioned, individuals do not have to trust a single physical entity with their personal data but rather their data is distributed among several institutions. Together these institutions form a virtual entity called the Trustworthy that is responsible for the storage of this data but which can also compute on it (provided first that all the institutions agree on this). Finally, we also propose a realistic proof-of-concept of the Trustworthy, in which the roles of institutions are played by universities. This proof-of-concept would have an important impact in demonstrating the possibilities offered by the crypto-democracy paradigm.
Published: 2015
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130. Sanitization of Call Detail Records via Differentially-Private Bloom Filters

Author: Sébastien Gambs, Mohammed Ashraful Alam Tuhin, Stan Matwin, Mohammad Alaggan, Helwan University [Caire], Université de Rennes (UR), Dalhousie University [Halifax], Pierangela Samarati, TC 11, and WG 11.3
Subjects: Engineering, business.industry, Hash function, Inference, 020207 software engineering, 02 engineering and technology, Bloom filter, computer.software_genre, [INFO.INFO-IU]Computer Science [cs]/Ubiquitous Computing, [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], Identification (information), Time frame, [INFO.INFO-CY]Computer Science [cs]/Computers and Society [cs.CY], 020204 information systems, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Differential privacy, Data mining, [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], business, computer, Mobile service
Abstract: Part 5: Privacy and Trust; International audience; Publishing directly human mobility data raises serious privacy issues due to its inference potential, such as the (re-)identification of individuals. To address these issues and to foster the development of such applications in a privacy-preserving manner, we propose in this paper a novel approach in which Call Detail Records (CDRs) are summarized under the form of a differentially-private Bloom filter for the purpose of privately estimating the number of mobile service users moving from one area (region) to another in a given time frame. Our sanitization method is both time and space efficient, and ensures differential privacy while solving the shortcomings of a solution recently proposed. We also report on experiments conducted using a real life CDRs dataset, which show that our method maintains a high utility while providing strong privacy.
Published: 2015
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131. Private Asymmetric Fingerprinting: A Protocol with Optimal Traitor Tracing Using Tardos Codes

Author: Caroline Fontaine, Julien Lolive, Sébastien Gambs, and Cristina Onete
Subjects: Correctness, Traitor tracing, Computer science, Data_MISCELLANEOUS, Fingerprint (computing), Code (cryptography), Computer security, computer.software_genre, computer, Protocol (object-oriented programming), Digital watermarking, Anonymity, Image (mathematics)
Abstract: Active fingerprinting schemes were originally invented to deter malicious users from illegally releasing an item, such as a movie or an image. To achieve this, each time an item is released, a different fingerprint is embedded in it. If the fingerprint is created from an anti-collusion code, the fingerprinting scheme can trace colluding buyers who forge fake copies of the item using their own legitimate copies. Charpentier, Fontaine, Furon and Cox were the first to propose an asymmetric fingerprinting scheme based on Tardos codes – the most efficient anti-collusion codes known to this day. However, their work focuses on security but does not preserve the privacy of buyers. To address this issue, we introduce the first privacy-preserving asymmetric fingerprinting protocol based on Tardos codes. This protocol is optimal with respect traitor tracing. We also formally define the properties of correctness, anti-framing, traitor tracing, as well as buyer-unlinkability. Finally, we prove that our protocol achieves these properties and give exact bounds for each of them.
Published: 2015
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132. A Privacy-Preserving NFC Mobile Pass for Transport Systems

Author: Guillaume Dabosville, Patrick Lacharme, Ghada Arfaoui, Jean-François Lalande, Sébastien Gambs, Orange Labs [Caen], Orange Labs, Laboratoire d'Informatique Fondamentale d'Orléans (LIFO), Université d'Orléans (UO)-Institut National des Sciences Appliquées - Centre Val de Loire (INSA CVL), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Oberthur Card Systems - Puteaux, Oberthur Card Systems, Confidentialité, Intégrité, Disponibilité et Répartition (CIDRE), SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Equipe SAFE - Laboratoire GREYC - UMR6072, Groupe de Recherche en Informatique, Image et Instrumentation de Caen (GREYC), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Caen (ENSICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Caen (ENSICAEN), Normandie Université (NU), This work has been supported by French National Research Agency (ANR) through LYRICS program (ANR-11-INS-0013 LYRICS project)., ANR-11-INSE-0013,LYRICS,Cryptographie pour la protection de la vie privée, optimisée pour les services mobiles sans contact(2011), CentraleSupélec-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-École Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Caen (ENSICAEN), Normandie Université (NU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), and Normandie Université (NU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Engineering, Service (systems architecture), NFC, Smartcard, 0102 computer and information sciences, 02 engineering and technology, Computer security, computer.software_genre, 01 natural sciences, Near field communication, lcsh:Telecommunication, Mobile pass, [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], lcsh:TK5101-6720, 11. Sustainability, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, DAA, Authentication, business.industry, Cryptographic protocol, Service provider, 010201 computation theory & mathematics, Privacy, 020201 artificial intelligence & image processing, Smart card, business, computer, Mobile service, Anonymity
Abstract: International audience; The emergence of the NFC (Near Field Communication) technology brings new capacities to the next generation of smartphones, but also new security and privacy challenges. Indeed through its contactless interactions with external entities, the smartphone of an individual will become an essential authentication tool for service providers such as transport operators. However, from the point of view of the user, carrying a part of the service through his smartphone could be a threat for his privacy. Indeed, an external attacker or the service provider himself could be tempted to track the actions of the user. In this paper, we propose a privacy-preserving contactless mobile service, in which a user’s identity cannot be linked to his actions when using the transport system. The security of our proposition relies on the combination of a secure element in the smartphone and on a privacy-enhancing cryptographic protocol based on a variant of group signatures. In addition, although a user should remain anonymous and his actions unlinkable in his daily journeys, we designed a technique for lifting his anonymity in extreme circumstances. In order to guarantee the usability of our solution, we implemented a prototype demonstrating that our solution meets the major functional requirements for real transport systems: namely that the mobile pass can be validated at a gate in less than 300 ms, and this even if the battery of the smartphone is exhausted.
Published: 2014
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133. Towards privacy-driven design of a dynamic carpooling system

Author: Marc-Olivier Killijian, Sébastien Gambs, Jesus Friginal, Jérémie Guiochet, Équipe Tolérance aux fautes et Sûreté de Fonctionnement informatique (LAAS-TSF), Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes (LAAS), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT), Confidentialité, Intégrité, Disponibilité et Répartition (CIDRE), CentraleSupélec-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)
Subjects: Service (systems architecture), Carpooling, Notice, Computer Networks and Communications, business.industry, Computer science, Internet privacy, location-based systems, Computer security, computer.software_genre, privacy, mobility, Computer Science Applications, [INFO.INFO-IU]Computer Science [cs]/Ubiquitous Computing, Leverage (negotiation), Hardware and Architecture, business, Personally identifiable information, computer, Software, Information Systems, Location based systems, TRACE (psycholinguistics)
Abstract: International audience; Dynamic carpooling (also known as instant or ad-hoc ridesharing) is a service that arranges one-time shared rides on very short notice. This type of carpooling generally makes use of three recent technological advances: (i) Navigation devices to determine a driver's route and arrange the shared ride; (ii) smartphones for a traveller to request a ride from wherever she happens to be; and (iii) social networks to establish trust between drivers and passengers. However, the mobiquitous environment in which dynamic carpooling is expected to operate, raises several privacy issues. Among all the personal identifiable information, learning the location of an individual is one of the greatest threats against her privacy. For instance, the spatio-temporal data of an individual can be used to infer the location of her home and workplace, to trace her movements and habits, to learn information about her centre of interests or even to detect a change from her usual behaviour. Therefore, preserving location privacy is a major issue to be able to leverage the possibilities offered by dynamic carpooling. In this paper we use the principles of privacy-by-design to integrate the privacy aspect in the design of dynamic carpooling, henceforth increasing its public (and political) acceptability and trust.
Published: 2014
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134. PROPS: A PRivacy-Preserving Location Proof System

Author: Moussa Traore, Matthieu Roy, Sébastien Gambs, Marc-Olivier Killijian, Confidentialité, Intégrité, Disponibilité et Répartition (CIDRE), CentraleSupélec-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Équipe Tolérance aux fautes et Sûreté de Fonctionnement informatique (LAAS-TSF), Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes (LAAS), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT), CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées
Subjects: Security properties, Computer science, business.industry, Computation, 020206 networking & telecommunications, Cryptography, 02 engineering and technology, Trusted third party, Computer security, computer.software_genre, Mathematical proof, Proof, [INFO.INFO-IU]Computer Science [cs]/Ubiquitous Computing, Privacy preserving, Location-based services, [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], Privacy, Location-based service, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Global Positioning System, 020201 artificial intelligence & image processing, [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], business, computer
Abstract: International audience; A secure location-based service requires that a mobile user certifies his position before gaining access to a resource. Currently, most of the existing solutions addressing this issue assume a trusted third party that can vouch for the position claimed by a user. However, as computation and communication capacities become ubiquitous with the large scale adoption of smartphones by individuals, we propose to leverage on these resources to solve this issue in a collaborative and private manner. More precisely, we introduce PROPS, for PRivacy-preserving lOcation Proof System, which allows users to generate proofs of location in a private and distributed way using neighboring nodes as witnesses. PROPS provides security properties such as unforgeability and non-transferability of the proofs, as well as resistance to classical localization attacks. I. INTRODUCTION A Location-Based Service (LBS) takes advantage of the position of its users to deliver a service tailored to their current or past geolocated context. In practice, the position that a user transmits to an LBS is often computed determined by his own device. Thus, a malicious user can lie about his position by having his device transmitting a location of his choice. This type of attack can have a severe impact on applications such as real-time traffic monitoring, location-based access control, discount tied to the visit of a particular shop or local electronic election, to name a few. To counter this threat, an LBS should require its users to prove their actual or past position before granting them access to resources. This notion has been formalized through the concept of location proof (LP), which is a digital certificate attesting the position of a user at a specific moment in time. A location proof architecture is a trusted architecture that users can interact with to acquire LPs in a secure manner. However, relying on a dedicated architecture to certify the position of users raises important privacy concerns. First, the location privacy of users can be breached due to their regular interactions with the infrastructure (traceability issue). Another issue is for a malicious user to collect proof on behalf of another user with whom he colludes. This problem is known as the terrorist fraud in the literature of distance-bounding protocols. Furthermore, since often a LP is actually mainly a timestamped signature of a position, there is no mean for a user to change the granularity of the position endorsed by a LP without risking to tamper with its integrity. This property would be particularly interesting with respect to data minimization as it would enable a user to reveal only the granularity of his position (street, district, town,. . .) needed by the LBS to ensure its functionality. Finally, in most of the current architectures [16], [27], [24], LPs are stored
Published: 2014
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135. Challenging differential privacy: the case of non-interactive mechanisms

Author: Sébastien Gambs, Raghavendran Balu, Teddy Furon, Multimedia content-based indexing (TEXMEX), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Confidentialité, Intégrité, Disponibilité et Répartition (CIDRE), CentraleSupélec-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: User profile, Computer science, Inference, Adversary, Recommender system, computer.software_genre, Set (abstract data type), [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Differential privacy, Data mining, Representation (mathematics), computer, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, Decoding methods
Abstract: Best Student Paper Award; International audience; In this paper, we consider personalized recommendation systems in which before publication, the profile of a user is sanitized by a non-interactive mechanism compliant with the concept of differential privacy. We consider two existing schemes offering a differentially private representation of profiles: BLIP (BLoom-and-flIP) and JLT (Johnson-Lindenstrauss Transform). For assessing their security levels, we play the role of an adversary aiming at reconstructing a user profile. We compare two inference attacks named single and joint decoding. The first one decides of the presence of a single item in the profile, and sequentially browses all the item set. The latter strategy decides whether a subset of items is likely to be the user profile, and browses all the possible subsets. Our contributions are a theoretical analysis and practical implementations of both attacks tested on datasets composed of real user profiles revealing that joint decoding is the most powerful attack. This also gives useful insights on the setting the differential privacy parameter $\epsilon$.
Published: 2014
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136. De-anonymization attack on geolocated data

Author: Marc-Olivier Killijian, Miguel Nuñez del Prado Cortez, Sébastien Gambs, Confidentialité, Intégrité, Disponibilité et Répartition (CIDRE), CentraleSupélec-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Équipe Tolérance aux fautes et Sûreté de Fonctionnement informatique (LAAS-TSF), Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes (LAAS), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT), CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées
Subjects: Mobility model, Information privacy, De-anonymization, Computer Networks and Communications, Computer science, Data_MISCELLANEOUS, Closeness, Mobile computing, Markov process, 02 engineering and technology, computer.software_genre, Theoretical Computer Science, Set (abstract data type), [INFO.INFO-IU]Computer Science [cs]/Ubiquitous Computing, symbols.namesake, [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, inference attack, Markov chain, Applied Mathematics, 020206 networking & telecommunications, Adversary, Inference attack, Geolocation, geolocation, Computational Theory and Mathematics, Privacy, de-anonymization, symbols, 020201 artificial intelligence & image processing, Data mining, computer
Abstract: International audience; With the advent of GPS-equipped devices, a massive amount of location data is being collected, raising the issue of the privacy risks incurred by the individuals whose movements are recorded. In this work, we focus on a specific inference attack called the de-anonymization attack, by which an adversary tries to infer the identity of a particular individual behind a set of mobility traces. More specifically, we propose an implementation of this attack based on a mobility model called Mobility Markov Chain (MMC). A MMC is built out from the mobility traces observed during the training phase and is used to perform the attack during the testing phase. We design several distance metrics quantifying the closeness between two MMCs and combine these distances to build de-anonymizers that can re-identify users in an anonymized geolocated dataset. Experiments conducted on real datasets demonstrate that the attack is both accurate and resilient to sanitization mechanisms such as downsampling.
Published: 2014
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137. A Privacy-Preserving Contactless Transport Service for NFC Smartphones

Author: Jean Claude Pailles, Patrick Lacharme, Roch Lescuyer, Sébastien Gambs, Ghada Arfaoui, Jean-François Lalande, Orange Labs [Caen], Orange Labs, Laboratoire d'Informatique Fondamentale d'Orléans (LIFO), Université d'Orléans (UO)-Ecole Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Bourges, Confidentialité, Intégrité, Disponibilité et Répartition (CIDRE), CentraleSupélec-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Equipe SAFE - Laboratoire GREYC - UMR6072, Groupe de Recherche en Informatique, Image et Instrumentation de Caen (GREYC), Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-École Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Caen (ENSICAEN), Normandie Université (NU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Morpho, Memmi, Gérard and Blanke, Ulf, ANR-11-INSE-0013,LYRICS,Cryptographie pour la protection de la vie privée, optimisée pour les services mobiles sans contact(2011), Ecole Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Bourges-Université d'Orléans (UO), SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Caen (ENSICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Caen (ENSICAEN), and Normandie Université (NU)
Subjects: Computer science, NFC, M-ticketing, Cryptography, 02 engineering and technology, Computer security, computer.software_genre, law.invention, [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], [INFO.INFO-MC]Computer Science [cs]/Mobile Computing, law, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Mobile payment, Subscriber identity module, Service (business), business.industry, 020206 networking & telecommunications, Cryptographic protocol, Mobile phone, Privacy, Information leakage, ComputingMilieux_COMPUTERSANDSOCIETY, 020201 artificial intelligence & image processing, Smart card, Smartphone, business, computer
Abstract: International audience; The development of NFC-enabled smartphones has paved the way to new applications such as mobile payment (m-payment) and mobile ticketing (m-ticketing). However, often the privacy of users of such services is either not taken into account or based on simple pseudonyms, which does not offer strong privacy properties such as the unlinkability of transactions and minimal information leakage. In this paper, we introduce a lightweight privacy-preserving contactless transport service that uses the SIM card as a secure element. Our implementation of this service uses a group signature protocol in which costly cryptographic operations are delegated to the mobile phone.
Published: 2013
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138. Welcome message from the PADE chairs

Author: Ersin Uzun, Mohamed Ali Kaafar, Sebastian Ries, Niklas Carlsson, Aurélien Francillon, Artur Hecker, Roksana Boreli, Panagiotis Papadimitratos, Craig A. Shue, Arik Friedman, Sébastien Gambs, Julien Freudiger, Anirban Mahanti, Boris Köpf, Zhen Chen, Pan Hui, Melek Önen, Steve Uhlig, Hamed Haddadi, Kevin Thomas Bauer, Fabian Schneider, Abdullatif Shikfa, Gaogang Xie, Kave Salamatian, and Thorsten Strufe
Subjects: Computer science, business.industry, Padé approximant, business, Communications system, Computer network
Published: 2013
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139. Data Mining and Privacy

Author: Esma Aïmeur and Sébastien Gambs
Subjects: business.industry, Computer science, Decision tree, Cryptography, computer.software_genre, Field (computer science), Domain (software engineering), Web mining, Secure multi-party computation, Confidentiality, The Internet, Data mining, business, computer
Abstract: With the emergence of Internet, it is now possible to connect and access sources of information and databases throughout the world. At the same time, this raises many questions regarding the privacy and the security of the data, in particular how to mine useful information while preserving the privacy of sensible and confidential data. Privacy-preserving data mining is a relatively new but rapidly growing field that studies how data mining algorithms affect the privacy of data and tries to find and analyze new algorithms that preserve this privacy. At first glance, it may seem that data mining and privacy have orthogonal goals, the first one being concerned with the discovery of useful knowledge from data whereas the second is concerned with the protection of data’s privacy. Historically, the interactions between privacy and data mining have been questioned and studied since more than a decade ago, but the name of the domain itself was coined more recently by two seminal papers attacking the subject from two very different perspectives (Agrawal & Srikant, 2000; Lindell & Pinkas, 2000). The first paper (Agrawal & Srikant, 2000) takes the approach of randomizing the data through the injection of noise, and then recovers from it by applying a reconstruction algorithm before a learning task (the induction of a decision tree) is carried out on the reconstructed dataset. The second paper (Lindell & Pinkas, 2000) adopts a cryptographic view of the problem and rephrases it within the general framework of secure multiparty computation. The outline of this chapter is the following. First, the area of privacy-preserving data mining is illustrated through three scenarios, before a classification of privacy- preserving algorithms is described and the three main approaches currently used are detailed. Finally, the future trends and challenges that await the domain are discussed before concluding.
Published: 2013
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140. MapReducing GEPETO or Towards Conducting a Privacy Analysis on Millions of Mobility Traces

Author: Miguel Nuñez del Prado Cortez, Sébastien Gambs, Izabela Moise, Marc-Olivier Killijian, Confidentialité, Intégrité, Disponibilité et Répartition (CIDRE), CentraleSupélec-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Équipe Tolérance aux fautes et Sûreté de Fonctionnement informatique (LAAS-TSF), Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes (LAAS), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT), SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées
Subjects: Information privacy, Computer science, business.industry, Privacy software, Data_MISCELLANEOUS, Mobile computing, Big Data Mining, Inference, 020207 software engineering, 02 engineering and technology, Inference attack, computer.software_genre, [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], Data visualization, Software, Hadoop, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Data Protection Act 1998, MapReduce, 020201 artificial intelligence & image processing, Data-Intensive Applications, Location Privacy, Data mining, business, computer
Abstract: International audience; GEPETO (for GEoPrivacy-Enhancing Toolkit) is a flexible software that can be used to visualize, sanitize, perform inference attacks and measure the utility of a particular geolocated dataset. The main objective of GEPETO is to enable a data curator (e.g., a company, a governmental agency or a data protection authority) to design, tune, experiment and evaluate various sanitization algorithms and inference attacks as well as visualizing the following results and evaluating the resulting trade-off between privacy and utility. In this paper, we propose to adopt the MapReduce paradigm in order to be able to perform a privacy analysis on large scale geolocated datasets composed of millions of mobility traces. More precisely, we design and implement a complete MapReduce-based approach to GEPETO. Most of the algorithms used to conduct an inference attack (such as sampling, kMeans and DJ-Cluster) represent good candidates to be abstracted in the MapReduce formalism. These algorithms have been implemented with Hadoop and evaluated on a real dataset. Preliminary results show that the MapReduced versions of the algorithms can efficiently handle millions of mobility traces.
Published: 2013
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141. Quantum speed-up for unsupervised learning

Author: Gilles Brassard, Sébastien Gambs, Esma Aïmeur, Département d'Informatique et de Recherche Opérationnelle [Montreal] (DIRO), Université de Montréal (UdeM), CIDER, SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Confidentialité, Intégrité, Disponibilité et Répartition (CIDRE), CentraleSupélec-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), and Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes)
Subjects: Quantum sort, Theoretical computer science, Conceptual clustering, Initialization, Minimum spanning tree, 01 natural sciences, 010305 fluids & plasmas, [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], Artificial Intelligence, 0103 physical sciences, Quantum phase estimation algorithm, Unsupervised learning, Quantum algorithm, 010306 general physics, Cluster analysis, Software, Mathematics
Abstract: International audience; We show how the quantum paradigm can be used to speed up unsupervised learning algorithms. More precisely, we explain how it is possible to accelerate learning algorithms by quantizing some of their subroutines. Quantization refers to the process that partially or totally converts a classical algorithm to its quantum counterpart in order to improve performance. In particular, we give quantized versions of clustering via minimum spanning tree, divisive clustering and k-medians that are faster than their classical analogues. We also describe a distributed version of k-medians that allows the participants to save on the global communication cost of the protocol compared to the classical version. Finally, we design quantum algorithms for the construction of a neighbourhood graph, outlier detection as well as smart initialization of the cluster centres.
Published: 2013
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142. On the Power of the Adversary to Solve the Node Sampling Problem

Author: Sébastien Gambs, Emmanuelle Anceaume, and Yann Busnel
Subjects: Data stream, Engineering, Kullback–Leibler divergence, business.industry, Distributed computing, Node (networking), Sampling (statistics), 020206 networking & telecommunications, Sample (statistics), 02 engineering and technology, Adversary, 16. Peace & justice, Identifier, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, business, Adversary model
Abstract: We study the problem of achieving uniform and fresh peer sampling in large scale dynamic systems under adversarial behaviors. Briefly, uniform and fresh peer sampling guarantees that any node in the system is equally likely to appear as a sample at any non malicious node in the system and that infinitely often any node has a non-null probability to appear as a sample of honest nodes. This sample is built locally out of a stream of node identifiers received at each node. An important issue that seriously hampers the feasibility of node sampling in open and large scale systems is the unavoidable presence of malicious nodes. The objective of malicious nodes mainly consists in continuously and largely biasing the input data stream out of which samples are obtained, to prevent (honest) nodes from being selected as samples. First, we demonstrate that restricting the number of requests that malicious nodes can issue and providing a full knowledge of the composition of the system is a necessary and sufficient condition to guarantee uniform and fresh sampling. We also define and study two types of adversary models: (1) an omniscient adversary that has the capacity to eavesdrop on all the messages that are exchanged within the system, and (2) a blind adversary that can only observe messages that have been sent or received by nodes it controls. The former model allows us to derive lower bounds on the impact that the adversary has on the sampling functionality while the latter one corresponds to a more realistic setting. Given any sampling strategy, we quantify the minimum effort exerted by both types of adversary on any input stream to prevent this sampling strategy from outputting a uniform and fresh sample.
Published: 2013
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143. BLIP: Non-interactive Differentially-Private Similarity Computation on Bloom Filters

Author: Anne-Marie Kermarrec, Mohammad Alaggan, Sébastien Gambs, As Scalable As Possible: foundations of large scale dynamic distributed systems (ASAP), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), CIDER, SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Confidentialité, Intégrité, Disponibilité et Répartition (CIDRE), CentraleSupélec-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), European Project: 204742,EC:FP7:ERC,ERC-2007-StG,GOSSPLE(2008), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Alaggan, Mohammad, and GOSSPLE: A Radically New Approach to Navigating the Digital Information Universe - GOSSPLE - - EC:FP7:ERC2008-09-01 - 2013-08-31 - 204742 - VALID
Subjects: Theoretical computer science, Similarity (geometry), Inference attacks, Computer science, Cosine similarity, Hash function, Bloom filters, Privacy-preserving publishing, 02 engineering and technology, Bloom filter, computer.software_genre, Inference attack, Upper and lower bounds, [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], Differential privacy, 020204 information systems, [INFO.INFO-DC] Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, Data mining, [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], Representation (mathematics), computer, [INFO.INFO-CR] Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR]
Abstract: International audience; In this paper, we consider the scenario in which the profile of a user is represented in a compact way, as a Bloom filter, and the main objective is to privately compute in a distributed manner the similarity between users by relying only on the Bloom filter representation. In particular, we aim at providing a high level of privacy with respect to the profile even if a potentially unbounded number of similarity computations take place, thus calling for a non-interactive mechanism. To achieve this, we propose a novel non-interactive differentially private mechanism called BLIP (for BLoom-and-flIP) for randomizing Bloom filters. This approach relies on a bit flipping mechanism and offers high privacy guarantees while maintaining a small communication cost. Another advantage of this non-interactive mechanism is that similarity computation can take place even when the user is offline, which is impossible to achieve with interactive mechanisms. Another of our contributions is the definition of a probabilistic inference attack, called the ''Profile Reconstruction attack'', that can be used to reconstruct the profile of an individual from his Bloom filter representation. More specifically, we provide an analysis of the protection offered by BLIP against this \mbox{profile reconstruction} attack by deriving an upper and lower bound for the required value of the differential privacy parameter $\epsilon$.
Published: 2012

144. Scalable and Secure Polling in Dynamic Distributed Networks

Author: Anne-Marie Kermarrec, Sébastien Gambs, Rachid Guerraoui, Florian Huc, Hamza Harkous, Confidentialité, Intégrité, Disponibilité et Répartition (CIDRE), CentraleSupélec-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Distributed Programming Laboratory (LPD), Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), As Scalable As Possible: foundations of large scale dynamic distributed systems (ASAP), SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Kermarrec, Anne-Marie
Subjects: polling, Computer science, Context (language use), 0102 computer and information sciences, 02 engineering and technology, security, privacy, 01 natural sciences, Public-key cryptography, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, [INFO.INFO-DC] Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], ACM: C.: Computer Systems Organization/C.2: COMPUTER-COMMUNICATION NETWORKS/C.2.4: Distributed Systems/C.2.4.1: Distributed applications, Byzantine, Communication complexity, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, business.industry, dynamic networks, Public key infrastructure, Join (topology), Quantum Byzantine agreement, 010201 computation theory & mathematics, consensus, Scalability, 020201 artificial intelligence & image processing, Polling, [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], business, Computer network
Abstract: We consider the problem of securely conducting a poll in synchronous dynamic networks equipped with a Public Key Infrastructure (PKI). Whereas previous distributed solutions had a communication cost of $O(n^2)$ in an $n$ nodes system, we present SPP (Secure and Private Polling), the first distributed polling protocol requiring only a communication complexity of $O(n\log^3 n)$, which we prove is near-optimal. Our protocol ensures perfect security against a computationally-bounded adversary, tolerates~$(\frac{1}{2}-\epsilon)n$ Byzantine nodes for any constant $\frac{1}{2} > \epsilon > 0$ (not depending on $n$), and outputs the exact value of the poll with high probability. SPP is composed of two sub-protocols, which we believe to be interesting on their own: SPP-Overlay maintains a structured overlay when nodes leave or join the network, and SPP-Computation conducts the actual poll. We validate the practicality of our approach through experimental evaluations and describe briefly two possible applications of SPP: (1) an optimal Byzantine Agreement protocol whose communication complexity is $\Theta(n\log n)$ and (2) a protocol solving an open question of King and Saia in the context of aggregation functions, namely on the feasibility of performing multiparty secure aggregations with a communication complexity of $o(n^2)$.
Published: 2012

145. Reconstruction Attack through Classifier Analysis

Author: Ahmed Gmati, Sébastien Gambs, Michel Hurfin, Confidentialité, Intégrité, Disponibilité et Répartition (CIDRE), CentraleSupélec-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), CIDER, SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Nora Cuppens-Boulahia, Frédéric Cuppens, Joaquin Garcia-Alfaro, TC 11, WG 11.3, Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Hurfin, Michel
Subjects: Exploit, Computer science, 0211 other engineering and technologies, Decision tree, 02 engineering and technology, Inference Attacks, computer.software_genre, [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], [INFO.INFO-DC] Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Data Mining, [INFO]Computer Science [cs], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, 021103 operations research, Decision tree learning, Decision Trees, Probabilistic logic, Significant part, Inference attack, Privacy, 020201 artificial intelligence & image processing, Data mining, [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], Merge (version control), Classifier (UML), computer
Abstract: Part 8: Probabilistic Attacks and Protection (Short Papers); International audience; In this paper, we introduce a novel inference attack that we coin as the reconstruction attack whose objective is to reconstruct a probabilistic version of the original dataset on which a classifier was learnt from the description of this classifier and possibly some auxiliary information. In a nutshell, the reconstruction attack exploits the structure of the classifier in order to derive a probabilistic version of dataset on which this model has been trained. Moreover, we propose a general framework that can be used to assess the success of a reconstruction attack in terms of a novel distance between the reconstructed and original datasets. In case of multiple releases of classifiers, we also give a strategy that can be used to merge the different reconstructed datasets into a single coherent one that is closer to the original dataset than any of the simple reconstructed datasets. Finally, we give an instantiation of this reconstruction attack on a decision tree classifier that was learnt using the algorithm C4.5 and evaluate experimentally its efficiency. The results of this experimentation demonstrate that the proposed attack is able to reconstruct a significant part of the original dataset, thus highlighting the need to develop new learning algorithms whose output is specifically tailored to mitigate the success of this type of attack.
Published: 2012
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146. Locanyms: Towards privacy-preserving location-based services

Author: Matthieu Roy, Moussa Traore, Sébastien Gambs, Marc-Olivier Killijian, CIDER, SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Confidentialité, Intégrité, Disponibilité et Répartition (CIDRE), CentraleSupélec-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Équipe Tolérance aux fautes et Sûreté de Fonctionnement informatique (LAAS-TSF), Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes (LAAS), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT), CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées
Subjects: Service (business), Engineering, Ubiquitous computing, business.industry, Internet privacy, ACM, Pseudonym, Computer security, computer.software_genre, Privacy preserving, [INFO.INFO-IU]Computer Science [cs]/Ubiquitous Computing, Location-based services, [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], Privacy, Location-based service, ComputingMilieux_COMPUTERSANDSOCIETY, business, computer, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience; Recent advances in geolocated capacities, secure and veri- fied positioning techniques, ubiquitous connectivity, as well as mobile and embedded systems, have led to the develop- ment of a plethora of Location-Based Services (LBS), per- sonalizing the services they deliver according to the location of the user querying the service. However, the widespread use of mobile equipments, with ever increasing availability, precision, performance and connectivity have introduced the creepy feeling of being continuously monitored, in particular by the providers of the LBS. Thus, beyond the benefits they provide, users have started to be worried about the privacy breaches caused by such systems. The main objective of this paper is to discuss the privacy issues raised by LBS and the challenges of implementing privacy-preserving location- aware systems. Moreover, we also give a brief overview of positioning techniques used by LBS and we introduce the novel concept of locanym, which corresponds to a pseudonym linked to a particular location that could be used as a basis for developing privacy-preserving LBS.
Published: 2012

147. Next place prediction using mobility Markov chains

Author: Miguel Nuñez del Prado Cortez, Sébastien Gambs, Marc-Olivier Killijian, CIDER, SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Confidentialité, Intégrité, Disponibilité et Répartition (CIDRE), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Équipe Tolérance aux fautes et Sûreté de Fonctionnement informatique (LAAS-TSF), Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes (LAAS), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), CentraleSupélec-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole), and Université de Toulouse (UT)
Subjects: Mobility model, Markov chain, Computer science, Next location prediction, 020206 networking & telecommunications, 02 engineering and technology, computer.software_genre, Individual based, [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], Resource (project management), 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Range (statistics), 020201 artificial intelligence & image processing, Data mining, Cluster analysis, computer, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: In this paper, we address the issue of predicting the next location of an individual based on the observations of his mobility behavior over some period of time and the recent locations that he has visited. This work has several potential applications such as the evaluation of geo-privacy mechanisms, the development of location-based services anticipating the next movement of a user and the design of location-aware proactive resource migration. In a nutshell, we extend a mobility model called Mobility Markov Chain (MMC) in order to incorporate the n previous visited locations and we develop a novel algorithm for next location prediction based on this mobility model that we coined as n-MMC. The evaluation of the efficiency of our algorithm on three different datasets demonstrates an accuracy for the prediction of the next location in the range of 70% to 95% as soon as n = 2.
Published: 2012

148. Maintaining Sovereignty over Personal Data in Social Networking Sites

Author: Sébastien Gambs, Ai Ho, and Esma Aïmeur
Subjects: Sexually transmitted disease, business.industry, Right to be forgotten, media_common.quotation_subject, Privacy policy, Internet privacy, Public relations, Credit card, Identity theft, Political science, ComputingMilieux_COMPUTERSANDSOCIETY, The Internet, business, Personally identifiable information, Reputation, media_common
Abstract: The rise of social networking sites (SNS) such as Facebook, MySpace, and LinkedIn has provided a platform for individuals to easily stay in touch with friends, family, and colleagues and actively encourage their users to share personal information. With the wealth of activities available on SNS, the amount and variety of personal information shared is considerable and diverse. Additionally, due to its digital nature, this information can be easily copied, modified, and disclosed without the explicit consent of their owner. Moreover, as the Internet never really forgets, once the information is out on the Web, there is no real hope for an individual to exercise their right to be forgotten. As a consequence, maintaining sovereignty on personal data is more challenging than ever due to the proliferation of personal information on the Web and the increasing analytical power available to large institutions (and to everyone else with a credit card) through people search engines (Weitzner et al. 2008). Moreover, standard security and privacy techniques such as access control mechanisms or simple watermarking techniques are no longer sufficient to protect privacy in the age of SNS (Kagal and Abelson 2010). Personal information disclosed from SNS could affect users’ lives, with privacy risks ranging from simple embarrassment to ruining their reputation, or even identity theft. Recently, a health department official in Washington used the message functionality of Facebook to get in touch with a teenager about her sexually transmitted disease (STD). The girl received a message saying that she needed to call the Spokane Regional Health District for important information about her health. The actual STD diagnosis was not included in the post, but the girl’s mother says this is still a violation of her privacy (Allen 2011).
Published: 2012
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149. The challenges raised by the privacy-preserving identity card

Author: Sébastien Gambs, Yves Deswarte, Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes (LAAS), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, CIDER, SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Confidentialité, Intégrité, Disponibilité et Répartition (CIDRE), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), David Naccache, Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), CentraleSupélec-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: 0303 health sciences, Property (philosophy), business.industry, Computer science, Iris recognition, Physical unclonable function, Internet privacy, Cryptography, 02 engineering and technology, Mutual authentication, Computer security, computer.software_genre, 03 medical and health sciences, [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], 020204 information systems, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Identity (object-oriented programming), business, computer, Personally identifiable information, Implementation, 030304 developmental biology
Abstract: International audience; A privacy-preserving identity card is a personal device device that allows its owner to prove some binary statements about himself (such as his right of access to some resources or a property linked to his identity) while minimizing personal information leakage. After introducing the desirable properties that a privacy-preserving identity card should fulfill and describing two proposals of implementations, we discuss a taxonomy of threats against the card. Finally, we also propose for security and cryptography experts some novel challenges and research directions raised by the privacy-preserving identity card.
Published: 2012
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150. AnKLe: détection automatique d'attaques par divergence d'information

Author: Emmanuelle Anceaume, Yann Busnel, Sébastien Gambs, CIDER, SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Confidentialité, Intégrité, Disponibilité et Répartition (CIDRE), CentraleSupélec-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique de Nantes Atlantique (LINA), Mines Nantes (Mines Nantes)-Université de Nantes (UN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Mathieu, Fabien et Hanusse, Nicolas, LINA-GDD, IRISA-CIDER, IRISA-CIDRE, CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Mines Nantes (Mines Nantes)-Université de Nantes (UN)
Subjects: Divergence de Kullback-Leibler, [INFO.INFO-DS]Computer Science [cs]/Data Structures and Algorithms [cs.DS], Flux de données, Adversaire Byzantin, [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], Echantillonnage
Abstract: 4 pages; International audience; Dans cet article, nous considérons le contexte de très grands systèmes distribués, au sein desquels chaque noeud doit pouvoir rapidement analyser une grande quantité d'information, lui arrivant sous la forme d'un flux. Ce dernier ayant pu être modifié par un adversaire, un problème fondamental consiste en la détection et la quantification d'actions malveillantes effectuées sur ce flux. Dans ce but, nous proposons AnKLe (pour Attack-tolerant eNhanced Kullback-Leibler divergence Estimator), un algorithme local permettant d'estimer la divergence de Kullback-Leibler entre un flux observé et le flux espéré. AnKLe combine des techniques d'échantillonnage et des méthodes de théorie de l'information. Il est efficace à la fois en complexité en terme d'espace et en temps, et ne nécessite qu'une passe unique sur le flux. Les résultats expérimentaux montre que l'estimateur fourni par AnKLe est pertinent pour plusieurs types d'attaques, pour lesquels les autres méthodes existantes sont significativement moins performantes.
Published: 2012

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