Web2.0, knowledge sharing and privacy in E-learning

Quand le E-learning a émergé il ya 20 ans, cela consistait simplement en un texte affiché sur un écran d'ordinateur, comme un livre. Avec les changements et les progrès dans la technologie, le E-learning a parcouru un long chemin, maintenant offrant un matériel éducatif personnalisé, interactif et riche en contenu. Aujourd'hui, le E-learning se transforme de nouveau. En effet, avec la prolifération des systèmes d'apprentissage électronique et des outils d'édition de contenu éducatif, ainsi que les normes établies, c’est devenu plus facile de partager et de réutiliser le contenu d'apprentissage. En outre, avec le passage à des méthodes d'enseignement centrées sur l'apprenant, en plus de l'effet des techniques et technologies Web2.0, les apprenants ne sont plus seulement les récipiendaires du contenu d'apprentissage, mais peuvent jouer un rôle plus actif dans l'enrichissement de ce contenu. Par ailleurs, avec la quantité d'informations que les systèmes E-learning peuvent accumuler sur les apprenants, et l'impact que cela peut avoir sur leur vie privée, des préoccupations sont soulevées afin de protéger la vie privée des apprenants. Au meilleur de nos connaissances, il n'existe pas de solutions existantes qui prennent en charge les différents problèmes soulevés par ces changements. Dans ce travail, nous abordons ces questions en présentant Cadmus, SHAREK, et le E-learning préservant la vie privée. Plus précisément, Cadmus est une plateforme web, conforme au standard IMS QTI, offrant un cadre et des outils adéquats pour permettre à des tuteurs de créer et partager des questions de tests et des examens. Plus précisément, Cadmus fournit des modules telles que EQRS (Exam Question Recommender System) pour aider les tuteurs à localiser des questions appropriées pour leur examens, ICE (Identification of Conflits in Exams) pour aider à résoudre les conflits entre les questions contenu dans un même examen, et le Topic Tree, conçu pour aider les tuteurs à mieux organiser leurs questions d'examen et à assurer facilement la couverture des différent sujets contenus dans les examens. D'autre part, SHAREK (Sharing REsources and Knowledge) fournit un cadre pour pouvoir profiter du meilleur des deux mondes : la solidité des systèmes E-learning et la flexibilité de PLE (Personal Learning Environment) tout en permettant aux apprenants d'enrichir le contenu d'apprentissage, et les aider à localiser nouvelles ressources d'apprentissage. Plus précisément, SHAREK combine un système recommandation multicritères, ainsi que des techniques et des technologies Web2.0, tels que le RSS et le web social, pour promouvoir de nouvelles ressources d'apprentissage et aider les apprenants à localiser du contenu adapté. Finalement, afin de répondre aux divers besoins de la vie privée dans le E-learning, nous proposons un cadre avec quatre niveaux de vie privée, ainsi que quatre niveaux de traçabilité. De plus, nous présentons ACES (Anonymous Credentials for E-learning Systems), un ensemble de protocoles, basés sur des techniques cryptographiques bien établies, afin d'aider les apprenants à atteindre leur niveau de vie privée désiré.

Un modèle rétroactif de réconciliation utilité-confidentialité sur les données d’assurance

Le partage des données de façon confidentielle préoccupe un bon nombre d’acteurs, peu importe le domaine. La recherche évolue rapidement, mais le manque de solutions adaptées à la réalité d’une entreprise freine l’adoption de bonnes pratiques d’affaires quant à la protection des renseignements sensibles. Nous proposons dans ce mémoire une solution modulaire, évolutive et complète nommée PEPS, paramétrée pour une utilisation dans le domaine de l’assurance. Nous évaluons le cycle entier d’un partage confidentiel, de la gestion des données à la divulgation, en passant par la gestion des forces externes et l’anonymisation. PEPS se démarque du fait qu’il utilise la contextualisation du problème rencontré et l’information propre au domaine afin de s’ajuster et de maximiser l’utilisation de l’ensemble anonymisé. À cette fin, nous présentons un algorithme d’anonymat fortement contextualisé ainsi que des mesures de performances ajustées aux analyses d’expérience.

Wireless privacy and personalized location-based services: the challenge of translating the legal framework into business practices

L'avancement des communications sans-fil permet l'obtention de nouveaux services bases sur l'habileté des fournisseurs de services sans-fil à déterminer avec précision, et avec l'utilisation de technologies de pistage, la localisation et position géographiquement d'appareils sans-fil Cette habileté permet d'offrir aux utilisateurs de sans-fil de nouveaux services bases sur la localisation et la position géographique de leur appareil. Le développement des services basés sur la localisation des utilisateurs de sans-fil soulevé certains problèmes relatifs à la protection de la vie privée qui doivent être considérés. En effet, l'appareil sans-fil qui suit et enregistre les mouvements de I 'utilisateur permet un système qui enregistre et entrepose tous les mouvements et activités d'un tel utilisateur ou encore qui permet l'envoi de messages non anticipes à ce dernier. Pour ce motif et afin de protéger la vie privée des utilisateurs de sans-fil, une compagnie désirant développer ou déployer une technologie permettant d'offrir ce genre de services personnalisés devra analyser l'encadrement légal touchant la protection des données personnelles--lequel est dans certains cas vague et non approprié à ce nouveau contexte--ainsi que la position de l'industrie dans ce domaine, et ce, afin d'être en mesure de traduire cet encadrement en pratiques commerciales. Cette analyse permettra d'éclairer le fournisseur de ces services sur la façon d'établir son modèle d'affaires et sur le type de technologie à développer afin d'être en mesure de remédier aux nouveaux problèmes touchant la vie privée tout en offrant ces nouveaux services aux utilisateurs de sans-fil.

A Type-Preserving Compiler from System F to Typed Assembly Language

L'utilisation des méthodes formelles est de plus en plus courante dans le développement logiciel, et les systèmes de types sont la méthode formelle qui a le plus de succès. L'avancement des méthodes formelles présente de nouveaux défis, ainsi que de nouvelles opportunités. L'un des défis est d'assurer qu'un compilateur préserve la sémantique des programmes, de sorte que les propriétés que l'on garantit à propos de son code source s'appliquent également au code exécutable. Cette thèse présente un compilateur qui traduit un langage fonctionnel d'ordre supérieur avec polymorphisme vers un langage assembleur typé, dont la propriété principale est que la préservation des types est vérifiée de manière automatisée, à l'aide d'annotations de types sur le code du compilateur. Notre compilateur implante les transformations de code essentielles pour un langage fonctionnel d'ordre supérieur, nommément une conversion CPS, une conversion des fermetures et une génération de code. Nous présentons les détails des représentation fortement typées des langages intermédiaires, et les contraintes qu'elles imposent sur l'implantation des transformations de code. Notre objectif est de garantir la préservation des types avec un minimum d'annotations, et sans compromettre les qualités générales de modularité et de lisibilité du code du compilateur. Cet objectif est atteint en grande partie dans le traitement des fonctionnalités de base du langage (les «types simples»), contrairement au traitement du polymorphisme qui demande encore un travail substantiel pour satisfaire la vérification de type.

Towards a Privacy-enhanced Social Networking Site

L’avénement des réseaux sociaux, tel que Facebook, MySpace et LinkedIn, a fourni une plateforme permettant aux individus de rester facilement connectés avec leurs amis, leurs familles ou encore leurs collègues tout en les encourageant activement à partager leurs données personnelles à travers le réseau. Avec la richesse des activités disponibles sur un réseau social, la quantité et la variété des informations personnelles partagées sont considérables. De plus, de part leur nature numérique, ces informations peuvent être facilement copiées, modifiées ou divulguées sans le consentement explicite de leur propriétaire. Ainsi, l’information personnelle révélée par les réseaux sociaux peut affecter de manière concrète la vie de leurs utilisateurs avec des risques pour leur vie privée allant d’un simple embarras à la ruine complète de leur réputation, en passant par l’usurpation d’identité. Malheureusement, la plupart des utilisateurs ne sont pas conscients de ces risques et les outils mis en place par les réseaux sociaux actuels ne sont pas suffisants pour protéger efficacement la vie privée de leurs utilisateurs. En outre, même si un utilisateur peut contrôler l’accès à son propre profil, il ne peut pas contrôler ce que les autres révèlent à son sujet. En effet, les “amis” d’un utilisateur sur un réseau social peuvent parfois révéler plus d’information à son propos que celui-ci ne le souhaiterait. Le respect de la vie privée est un droit fondamental pour chaque individu. Nous pré- sentons dans cette thèse une approche qui vise à accroître la prise de conscience des utilisateurs des risques par rapport à leur vie privée et à maintenir la souveraineté sur leurs données lorsqu’ils utilisent un réseau social. La première contribution de cette thèse réside dans la classification des risques multiples ainsi que les atteintes à la vie privée des utilisateurs d’un réseau social. Nous introduisons ensuite un cadre formel pour le respect de la vie privée dans les réseaux sociaux ainsi que le concept de politique de vie privée (UPP). Celle-ci définie par l’utilisateur offre une manière simple et flexible de spécifier et communiquer leur attentes en terme de respect de la vie privée à d’autres utilisateurs, tiers parties ainsi qu’au fournisseur du réseau social. Par ailleurs, nous dé- finissons une taxonomie (possiblement non-exhaustive) des critères qu’un réseau social peut intégrer dans sa conception pour améliorer le respect de la vie privée. En introduisant le concept de réseau social respectueux de la vie privée (PSNS), nous proposons Privacy Watch, un réseau social respectueux de la vie privée qui combine les concepts de provenance et d’imputabilité afin d’aider les utilisateurs à maintenir la souveraineté sur leurs données personnelles. Finalement, nous décrivons et comparons les différentes propositions de réseaux sociaux respectueux de la vie privée qui ont émergé récemment. Nous classifions aussi ces différentes approches au regard des critères de respect de la vie privée introduits dans cette thèse.

The legality of online Privacy-Enhancing Technologies

L’utilisation d’Internet prend beaucoup d’ampleur depuis quelques années et le commerce électronique connaît une hausse considérable. Nous pouvons présentement acheter facilement via Internet sans quitter notre domicile et avons accès à d’innombrables sources d’information. Cependant, la navigation sur Internet permet également la création de bases de données détaillées décrivant les habitudes de chaque utilisateur, informations ensuite utilisées par des tiers afin de cerner le profil de leur clientèle cible, ce qui inquiète plusieurs intervenants. Les informations concernant un individu peuvent être récoltées par l’interception de données transactionnelles, par l’espionnage en ligne, ainsi que par l’enregistrement d’adresses IP. Afin de résoudre les problèmes de vie privée et de s’assurer que les commerçants respectent la législation applicable en la matière, ainsi que les exigences mises de l’avant par la Commission européenne, plusieurs entreprises comme Zero-knowledge Systems Inc. et Anonymizer.com offrent des logiciels permettant la protection de la vie privée en ligne (privacy-enhancing technologies ou PETs). Ces programmes utilisent le cryptage d’information, une méthode rendant les données illisibles pour tous à l’exception du destinataire. L’objectif de la technologie utilisée a été de créer des systèmes mathématiques rigoureux pouvant empêcher la découverte de l’identité de l’auteur même par le plus déterminé des pirates, diminuant ainsi les risques de vol d’information ou la divulgation accidentelle de données confidentielles. Malgré le fait que ces logiciels de protection de la vie privée permettent un plus grand respect des Directives européennes en la matière, une analyse plus approfondie du sujet témoigne du fait que ces technologies pourraient être contraires aux lois concernant le cryptage en droit canadien, américain et français.

Privacy in Bitcoin through decentralized mixers

Dans les crypto-monnaies telles Bitcoin, l’anonymité des utilisateurs peut être compromise de plusieurs façons. Dans ce mémoire, nous effectuons une revue de littérature et une classification des différents protocoles existants pour anonymiser les usagers et analysons leur efficacité. S’appuyant sur certains critères désirables dans de tels protocoles, nous proposons un modèle de mixeur synchrone décentralisé. Nous avons ciblé deux approches qui s’inscrivent dans ce modèle, le plan de transaction et le réseau de transactions, le second étant une contribution originale de ce mémoire. Nous expliquons son fonctionnement puis analysons son efficacité dans le contexte actuel d’utilisation de Bitcoin

Gestionnaire de vie privée : un cadre pour la protection de la vie privée dans les interactions entre apprenants

L’évolution continue des besoins d’apprentissage vers plus d’efficacité et plus de personnalisation a favorisé l’émergence de nouveaux outils et dimensions dont l’objectif est de rendre l’apprentissage accessible à tout le monde et adapté aux contextes technologiques et sociaux. Cette évolution a donné naissance à ce que l’on appelle l'apprentissage social en ligne mettant l'accent sur l’interaction entre les apprenants. La considération de l’interaction a apporté de nombreux avantages pour l’apprenant, à savoir établir des connexions, échanger des expériences personnelles et bénéficier d’une assistance lui permettant d’améliorer son apprentissage. Cependant, la quantité d'informations personnelles que les apprenants divulguent parfois lors de ces interactions, mène, à des conséquences souvent désastreuses en matière de vie privée comme la cyberintimidation, le vol d’identité, etc. Malgré les préoccupations soulevées, la vie privée en tant que droit individuel représente une situation idéale, difficilement reconnaissable dans le contexte social d’aujourd’hui. En effet, on est passé d'une conceptualisation de la vie privée comme étant un noyau des données sensibles à protéger des pénétrations extérieures à une nouvelle vision centrée sur la négociation de la divulgation de ces données. L’enjeu pour les environnements sociaux d’apprentissage consiste donc à garantir un niveau maximal d’interaction pour les apprenants tout en préservant leurs vies privées. Au meilleur de nos connaissances, la plupart des innovations dans ces environnements ont porté sur l'élaboration des techniques d’interaction, sans aucune considération pour la vie privée, un élément portant nécessaire afin de créer un environnement favorable à l’apprentissage. Dans ce travail, nous proposons un cadre de vie privée que nous avons appelé « gestionnaire de vie privée». Plus précisément, ce gestionnaire se charge de gérer la protection des données personnelles et de la vie privée de l’apprenant durant ses interactions avec ses co-apprenants. En s’appuyant sur l’idée que l’interaction permet d’accéder à l’aide en ligne, nous analysons l’interaction comme une activité cognitive impliquant des facteurs contextuels, d’autres apprenants, et des aspects socio-émotionnels. L'objectif principal de cette thèse est donc de revoir les processus d’entraide entre les apprenants en mettant en oeuvre des outils nécessaires pour trouver un compromis entre l’interaction et la protection de la vie privée. ii Ceci a été effectué selon trois niveaux : le premier étant de considérer des aspects contextuels et sociaux de l’interaction telle que la confiance entre les apprenants et les émotions qui ont initié le besoin d’interagir. Le deuxième niveau de protection consiste à estimer les risques de cette divulgation et faciliter la décision de protection de la vie privée. Le troisième niveau de protection consiste à détecter toute divulgation de données personnelles en utilisant des techniques d’apprentissage machine et d’analyse sémantique.