Integration of Differential Privacy Mechanism to Map-Reduce Platform for Preserving Privacy in Cloud Environments

Le cloud computing peut etre designe comme utilisant les capacites de ressources materielles et logicielles basees sur Internet; C’est la tendance de la derniere decennie dans le monde numerique d’aujourd’hui, de plus en plus rapide. Cela a change le monde qui nous entoure. L’utilisation du cloud est devenue une norme et les utilisateurs transferent leurs donnees vers le cloud a mesure que les donnees grossissent et qu’il est necessaire d’acceder aux donnees apartir de nombreux appareils. Des tonnes de donnees sont creees chaque jour et toutes les organisations, des instituts scientifiques aux entreprises industrielles, ont pour objectif d’analyser les donnees et d’en extraire les schemas afin d’ameliorer leurs services ou a d’autres fins.Dans l’intervalle, les societes d’analyse de donnees utilisent les informations de millions de personnes et il est de plus en plus necessaire de garantir la protection de leurs donnees. Des techniques d’ingenierie sociale aux attaques techniques malveillantes, les donnees risquenttoujours de fuir et nous devrions proposer des solutions pour proteger les donnees des individus. Dans cette these, nous presentons «Parmanix», une plateforme de protection de la confidentialite pour l’analyse de donnees. Il est base sur le systeme MapReduce et fournit des garanties de confidentialite pour les donnees sensibles dans les calculs distribues sur des donnees sensibles. Sur cette plate-forme, les fournisseurs de donnees definissent la politique desecurite de leurs donnees. Le fournisseur de calcul peut ecrire du code Mapper non approuve et utiliser l’un des reducteurs de confiance deja definis dans Parmanix. Comme le systeme garantit une surcharge acceptable, il n’y aura aucune fuite de donnees individuelles lors des calculs de la plate-forme.----------ABSTRACT: Cloud computing can be referred to as using the capabilities of hardware and software resources that are based on the Internet; It is the trend of the past decade growing among today’s digital world at a fast pace. It has changed the world around us. Using the cloud has become a norm and people are moving their data to the cloud since data is getting bigger and there is the need to access the data from many devices. Tones of data are creating every day and all the organizations, from science institutes to industrial companies aim to analyze thedata and extract the patterns within them to improve their services or for other purposes. In between, information of millions of people is getting used by data analytic companies and there is an increasing need to guarantee the protection of their data. From social engineeringtechniques to malicious technical attacks, the data is always at the risk of leakage and we should propose solutions to keep an individual’s data protected. In this thesis, we present “Parmanix”, a privacy preserve module for data analytics. It is based on the MapReduce system and provides privacy guarantees for sensitive data in distributed computations on sensitive data. With this module, data providers define the security policy for their data, and computation provider can write untrusted Mapper code and use one of the trusted Reducers that we have already defined within Parmanix. As system guarantees withan acceptable amount of overhead, there would be no leakage of individual’s data through the platform computations.