Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : ERIC
Durée : 5-6 mois
Contact : mohamed-lamine.messai@univ-lyon2.fr
Date limite de publication : 2023-11-30

Contexte :
Calcul multipartie sécurisé (MPC), BI sécurisée

Sujet :
La sécurité des données est un sujet crucial dans la plupart des applications informatiques actuelles. Le projet ANR BI4people (https://eric.univ-lyon2.fr/bi4people/) vise à développer un système de business intelligence (BI) accessible à des utilisateurs novices. Un des enjeux importants de ce projet est de garantir la confidentialité des données utilisateurs. Le sujet du stage proposé s’inscrit dans ce cadre.
Une analyse du problème de la confidentialité des données a été réalisée au cours de la première partie de ce projet. Les cryptosystèmes homomorphes (Homomorphic encryption) permettant d’effectuer des calculs sur des données cryptées sont particulièrement adaptés à cette problématique. Une étude approfondie de ces outils et de leur implémentation a été réalisée [1].
L’objectif de ce stage est de proposer différents scenarii, de les analyser et de les implémenter en utilisant les cryptosystèmes homomorphes les plus adaptés. Plus précisément, vous serez impliqué(e) dans les activités suivantes :
1. Découverte des cryptosystèmes homomorphes et prise en main des bibliothèques analysées au début du projet [1].
2. Étude des protocoles de calcul multipartie sécurisé : Vous explorerez les différents protocoles de MPC, en vous concentrant sur leur applicabilité dans le contexte du projet BI4people [2].
3. Développement de scénarii de BI collaborative et construction de protocoles de calcul multi-parties pour les sécuriser [3].
4. Évaluation des performances et de la sécurité de ces protocoles en termes de temps de calcul, d’utilisation des ressources
5. Analyse de sécurité de ces protocoles pour évaluer les vulnérabilités potentielles et proposer des mesures d’amélioration.
6. Intégration dans le projet BI4people : Vous travaillerez en étroite collaboration avec les autres membres de l’équipe du projet BI4people, en participant aux réunions et en partageant les résultats et les avancées de votre recherche.

– Merci d’adresser, avant le 31 décembre 2023, votre candidature avec un CV, une lettre de motivation, ainsi que vos notes de l’année universitaire en cours et de l’année dernière à mohamed-lamine.messai@univ-lyon2.fr et gerald.gavin@univ-lyon1.fr
Références
[1] T. V. T Doan, M-L. Messai, G. Gavin & J. Darmont. A survey on implementations of homomorphic encryption schemes. The Journal of Supercomputing, 2023, p. 1-42.
[2] Y. Wu, X. Wang, W. Susilo, G. Yang, Z. L. Jiang, S. M. Yiu, & H. Wang. Generic server-aided secure multi-party computation in cloud computing. Computer Standards & Interfaces, 2022, vol. 79, p. 103552.
[3] Tran, H. Y.. Privacy-preserving schemes for electricity data analytics in smart grids. 2023. Thèse de doctorat. UNSW Sydney.

Profil du candidat :
Profil du/de la stagiaire : Compétences avancées (niveau M2) en informatique.

Formation et compétences requises :
sécurité informatique, cryptographie fortement souhaitées). Compétences en programmation (par exemple, Python).

Adresse d’emploi :
5 Av. Pierre Mendès France, 69500 Bron

Document attaché : 202310021456_Stage de Master 2 (5-6 mois).pdf