Méthodes Probabilistes pour les Systèmes Collaboratifs dans les Réseaux Large-échelle Sans Confiance

Defense type
Thesis
Starting date
End date
Location
IRISA Rennes
Room
Metivier
Speaker
Alex AUVOLAT
Theme

Internet est un outil formidable pour l'éducation, la communication et la collaboration, mais ses usages majoritaires sont actuellement sous monopole de grandes multinationales (GAFAM), ce qui a des conséquences sur le respect des droits humains et des libertés individuelles. Cette thèse propose des outils pour le développement d'applications décentralisées : des applications sur Internet qui fournissent des fonctionnalités similaires aux plateformes des GAFAM, mais de manière décentralisée, afin de rendre le pouvoir aux utilisateurs pour décider démocratiquement de leur fonctionnement et de leurs usages. Nous nous concentrons sur les algorithmes épidémiques qui sont particulièrement adaptés dans le cadre de réseaux ouverts à large échelle. Nous proposons des contributions sur la diffusion causale de messages tolérante aux nœuds Byzantins, la diffusion causale épidémique à l'aide d'un stockage d'événements synchronisé par anti-entropie, l'échantillonnage aléatoire de pairs résistants aux attaques Byzantines et aux attaques Sybil, ainsi qu'un nouvel algorithme épidémique de diffusion totalement ordonnée qui tolère les nœuds malicieux et fournit un débit de messages élevé.

 

Composition of the jury
• Vivien Quéma, Full Professor, Grenoble INP/ENSIMAG
• Sonia Ben Mokhtar, Senior Researcher, CNRS
• Martin Kleppmann, Senior Research Associate, University of Cambridge
• Guillaume Pierre, Full Professor, Univ. Rennes 1
• François Taïani, Full Professor, Univ. Rennes 1
• David Bromberg, Full Professor, Univ. Rennes 1