Big Data entre Qualité & Sécurité de données

Résumé

Big Data fait référence à de nouvelles technologies et modèles adaptés au stockage et au traitement distribués concernant des données massives et hétérogènes. Dans ce contexte, nous nous intéressons à l’étude de la qualité de données, d’une part, et de la sécurité de données, d’autre part. La qualité de données reflète le niveau de fiabilité que l’on peut assigner aux données. Elle peut être quantifiée à travers de nombreuses dimensions mesurables telles que l’exactitude, la complétude, la fraîcheur et la cohérence de données. La mise en place d’un système de gestion de la qualité de données nécessite généralement une première phase d’évaluation, pour identifier les lacunes, suivie d’une deuxième phase d’amélioration pour corriger ces lacunes. Pour ce travail, nous nous focalisons sur l’étude de la dimension "exactitude" qui mesure le degré auquel les données représentent le monde réel. La sécurité de données, en revanche, s’est traditionnellement penchée sur trois propriétés : la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité de données. Nous nous intéressons particulièrement à l’étude de la propriété "confidentialité" qui consiste à protéger les données contre la lecture non-autorisée. Pour cela, nous concentrons notre attention sur le "contrôle d’accès", un des mécanismes les plus répandus pour assurer la confidentialité de données. Dans cette thèse, nous mettons en avant le conflit qui peut avoir lieu entre les processus de gestion de la qualité de données et les mécanismes de sécurité de données. Après avoir donné une vue d’ensemble sur la Big Data et ses technologies et exposé un état de l’art sur la qualité et la sécurité de données, nous présentons notre contribution en trois étapes : tout d’abord, nous proposons un cadre d’évaluation de l’exactitude de données, ensuite, nous exposons un cadre de contrôle d’accès dynamique pour les environnements collaboratifs et distribués, et enfin, nous montrons comment il est possible de se servir d’un système de gestion de la sécurité de données pour améliorer la qualité de données en Big Data. Il s’agit ainsi d’une première étape vers un système réconciliant la qualité et la sécurité de données en Big Data.

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