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Theses Year : 2018

Protecting data confidentiality combining data fragmentation, encryption, and dispersal over a distributed environment

Protection de la confidentialité des données par un ensemble de méthodes de fragmentation, chiffrement, et dispersion dans un environnent distribué

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Abstract

This thesis dissertation revisits state-of-the-art fragmentation techniques making them faster and cost-efficient. The main focus is put on increasing data confidentiality without deteriorating the processing performance. The ultimate goal is to provide a user with a set of fast fragmentation methods that could be directly applied inside an industrial context to reinforce the confidentiality of the stored data and/or accelerate the fragmentation processing. First, a rich survey on fragmentation as a way of preserving data confidentiality is presented. Second, the family of all-or-nothing transforms is extended with three new proposals. They all aim at protecting encrypted and fragmented data against the exposure of the encryption key but are designed to be employed in three different contexts: for data fragmentation in a multi-cloud environment, a distributed storage system, and an environment composed of one storage provider and one private device. Third, a way of accelerating fragmentation is presented that achieves better performance than data encryption using the most common symmetric-key encryption algorithm. Fourth, a lightweight fragmentation scheme based on data encoding, permuting, and dispersing is introduced. It totally gets rid of data encryption allowing the fragmentation to be performed even faster; up to twice as fast as data encryption. Finally, fragmentation inside sensor networks is revisited, particularly in the Unattended Wireless Sensor Networks. The main focus in this case is put not solely on the fragmentation performance, but also on the reduction of storage and transmission costs by using data aggregation.
La thèse revient sur les techniques de fragmentation en les rendant plus rapides et/ou moins gourmand en mémoire. Le but ultime est de fournir à un utilisateur un ensemble de méthodes de fragmentation rapide pouvant être directement appliqué dans un contexte industrielle afin de renforcer la confidentialité des données stockées ou d'accélérer le processus de protection. Premièrement, une enquête riche sur la fragmentation en tant que moyen de préserver la confidentialité des données a été effectué et a donné comme résultat une vaste analyse de l'état de l'art. Deuxièmement, la famille des algorithmes de type "all-or-nothing" (tout-ou-rien) a été agrandie avec trois nouvelles propositions. Elles sont conçues pour être utilisés dans trois contextes différents: pour la fragmentation des données dans un environnement multi-cloud, un système de stockage distribué quelconque et un environnement composé d'un seul fournisseur de stockage et un dispositif privé. Troisièmement, une manière d'accélérer la fragmentation a été présentée, qui offre de meilleurs performances que le chiffrement de données en utilisant l'algorithme de chiffrement à clé symétrique le plus courant (AES-NI). Quatrièmement, un schéma de fragmentation léger basé sur le codage, la permutation et la dispersion des données a été introduit. Enfin, la fragmentation au sein des réseaux de capteurs a été réexaminée, en particulier dans les réseaux de capteurs sans fils. Dans ce cas, l'accent est mis non seulement sur la performance en matière de fragmentation, mais également sur la réduction des coûts de stockage et de transmission grâce à l'agrégation des données.
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Dates and versions

tel-03523671 , version 1 (12-01-2022)

Identifiers

  • HAL Id : tel-03523671 , version 1

Cite

Katarzyna Kapusta. Protecting data confidentiality combining data fragmentation, encryption, and dispersal over a distributed environment. Cryptography and Security [cs.CR]. Télécom ParisTech, 2018. English. ⟨NNT : 2018ENST0061⟩. ⟨tel-03523671⟩
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