Informations personnelles sensibles aux contextes : modélisation, interrogation et composition

• Main Author: Khéfifi, Rania
• Other Authors: Paris 11
• Language: fr
• Published: 2014
• Subjects: Informations personnelles; Contexte; Ontologie; Composition de services; Graphplan; Politique de sécurité; Personal information; Context; Ontology; Services composition; Grpahplan; Policies
• Online Access: http://www.theses.fr/2014PA112194/document

Cette thèse a été réalisée dans le cadre du projet PIMI, financé par l’Agence Nationale de la Recherche. Elle porte sur la modélisation et l’utilisation d’informations personnelles dont la validité ou l'utilisabilité dépend du contexte. Plus particulièrement, elle a pour but d'aider l’utilisateur à réaliser des procédures en ligne. Elle aborde les problématiques de la représentation d’informations hétérogènes,d’interrogation d’espaces d’informations personnelles contextualisées, de remplissage automatique de formulaires et de réalisation automatique de procédures définies à un haut niveau d’abstraction par composition de services disponibles en ligne. Pour répondre à ces problématiques, nous avons proposé plusieurs contributions.La première contribution porte sur la gestion d’un espace d’informations personnelles. Nous avons proposé une modélisation permettant la description des informations personnelles en utilisant plusieurs ontologies de domaine. Ces informations personnelles sont ainsi instanciées avec différentes valeurs dont l’utilisabilité dépend du contexte et d'un degré d'utilisabilité. Nous avons également proposé deux algorithmes d’interrogation contextuelles SQE et FQE qui permettent la recherche par des requêtes sur des informations personnelles stockées.La seconde contribution porte sur l'utilisation de ces informations par de différents services en ligne, et ce dans deux cas. Dans le cas du remplissage automatique de formulaires, nous avons proposé un algorithme permettant de générer une requête sémantique à partir de la représentation annotée d’un formulaire. Cette requête est évaluée en utilisant les deux algorithmes d'interrogation SQE et FQE. Dans le cas de la réalisation d'un objectif utilisateur par composition de services, nous avons étendu l'algorithme de Graphplan pour prendre en compte la contextualisation des données et des politiques de sécurité spécifiées par l'utilisateur. Ces dernières permettent ainsi à l'utilisateur d'augmenter le contrôle sur ses informations et de limiter leur divulgation. === This thesis was conducted within the PIMI project, financed by the National Agency of the Research. It concerns the modeling, the querying and thecomposition of personal information. We considered that the use and the accessto personal information is context dependent (e.g., social, geographical). More particularly, it aims to support the user when realising online,administrative or personal procedures. In this setting, the tackled problems arethe representation of heterogeneous information, the context-aware personalinformation spaces querying, the automatic form-filling and the automaticrealization of procedures defined at a high level of abstraction by compositionof online available services.To solve these problems, we have developped several contributions. The first oneconcerns the management of the personal information space. We havedefined a model allowing the description of personal information using severaldomain ontologies. Our model can be instantiated on the user's personalinformation with several usability values depending on the context and with ausability degree. We have also proposed two contextualquerying algorithms SQE and FQE which allow to query the recorded information.The second contribution concerns the use of these information by several onlineservices. It presents two use cases. In the case of the automaticforms-filling, we have proposed an algorithm allowing to generate a semanticquery from an annotated form representation. This query is evaluated by usingboth querying algorithms SQE and FQE. Then, in the case of the user objectiverealization (an abstract procedure) by service composition, we have extendedthe Graphplan algorithm to take into account the contextualization of the dataand the access policy rules specified by the user. The latter allows the user toincrease the control of its information and to limit their leaking.