Privacy-Preserving Quantization Learning for Distributed Detection with Applications to Smart Meters - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2017

Privacy-Preserving Quantization Learning for Distributed Detection with Applications to Smart Meters

Apprentissage de quantificateurs pour la détection distribuée préservant la confidentialité, avec application aux compteurs intelligents

Résumé

This thesis investigates source coding problems in which some secrecy should be ensured with respect to eavesdroppers. In the first part, we provide some new fundamental results on both detection and secrecy oriented source coding in the presence of side information at the receiving terminals. We provide several new results of optimality and single-letter characterization of the achievable rate-error-equivocation region, and propose practical algorithms to obtain solutions that are as close as possible to the optimal, which requires the design of optimal quantization in the presence of an eavesdropper In the second part, we study the problem of secure estimation in a utility-privacy framework where the user is either looking to extract relevant aspects of complex data or hide them from a potential eavesdropper. The objective is mainly centered on the development of a general framework that combines information theory with communication theory, aiming to provide a novel and powerful tool for security in Smart Grids. From a theoretical perspective, this research was able to quantify fundamental limits and thus the tradeoff between security and performance (estimation/detection).
Cette thèse porte sur quelques problèmes de codage de source dans lesquels on souhaite préserver la confidentialité vis à vis d’une écoute du canal. Dans la première partie, nous fournissons des nouveaux résultats fondamentaux sur le codage de source pour la détection (utilisateur légitime) et la confidentialité (vis à vis d’une écoute du canal) en présence d'informations secondaires aux terminaux de réception. Nous proposons plusieurs nouveaux résultats d'optimisation de la région de débit-erreur-équivocation réalisable, et proposons des algorithmes pratiques pour obtenir des solutions aussi proches que possible de l'optimal, ce qui nécessite la conception de quantificateurs en présence d'un eavesdropper. Dans la deuxième partie, nous étudions le problème de l'estimation sécurisée dans un cadre d'utilité-confidentialité où l'utilisateur recherche soit à extraire les aspects pertinents de données complexes ou bien à les cacher vis à vis d'un eavesdropper potentiel. L'objectif est principalement axé sur l'élaboration d'un cadre général qui combine la théorie de l'information et la théorie de la communication, visant à fournir un nouvel outil pour la confidentialité dans les Smart Grids. D'un point de vue théorique, cette recherche a permis de quantifier les limites fondamentales et donc le compromis entre sécurité et performance (estimation / détection).
Fichier principal
Vignette du fichier
76569_MHANNA_2017_diffusion.pdf (17.7 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-01691554 , version 1 (24-01-2018)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01691554 , version 1

Citer

Maggie Mhanna. Privacy-Preserving Quantization Learning for Distributed Detection with Applications to Smart Meters. Signal and Image Processing. Université Paris Saclay (COmUE), 2017. English. ⟨NNT : 2017SACLS047⟩. ⟨tel-01691554⟩
239 Consultations
193 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More