Specification language and verification tool for consent and data necessity based on a classification related to privacy compliance
Langage de spécification et outil de vérification pour le consentement et la nécessité des données fondés sur une classification relative au respect de la vie privée
Résumé
Privacy is a fundamental right implemented in many laws around the world. Therefore, verifying that a system complies with privacy is crucial. However, privacy is also a complex notion. Besides, ensuring compliance of a software system with respect to privacy requires to verify that the expected privacy properties hold during the whole system lifecycle. It usually involves different abstraction levels, which complicates the verification process. Many different solutions have been proposed to enhance privacy. It is often quite hard to precisely identify whether they target the same problem.This thesis addresses these issues by proposing a way to classify privacy papers and an approach to verify privacy properties at two different development stages. It proposes GePyR, a new generic and specializable representation, and an instantiable ontology, PyCO, that models key privacy elements and their relationships. This classification is evaluated on the literature, by using a Systematic Mapping Study. This thesis also formalizes two privacy properties, purpose compliance and necessity compliance. It proposes a new specification language, named CSpeL, that allows engineers to formally specify key system elements with regards to these properties, and introduces a new tool, CASTT, to verify the aforementioned properties on execution traces, on a model or on a program. This approach is applied on two use cases, both at two abstraction levels (model and code), in order to evaluate its correctness, its efficiency and its usefulness.
La vie privée est un droit fondamental que l'on retrouve dans plusieurs lois dans le monde entier. Donc, vérifier qu'un système respecte la vie privée est crucial. Cependant, la vie privée est une notion complexe. Assurer qu'un système respecte la vie privée nécessite de vérifier que les propriétés de vie privées sont respectées durant tout le cycle de vie, ce qui complique le processus de vérification. Une grande variété de solutions ont été proposées pour améliorer le respect de la vie privée. Il est souvent difficile de précisément identifier quand elles ciblent la même problématique.Dans cette thèse, j'adresse ces problèmes en proposant une façon de classifier des articles concernant la vie privée et une approche pour vérifier des propriétés de vie privée à deux étapes du cycle de vie. Je propose GePyR, une nouvelle représentation de la vie privée, générique et spécialisable, et une ontologie instanstiable, PyCO, qui modélise les éléments clés de la vie privée et leurs relations. Cette classification est évaluée sur la littérature, en réalisant un Systematic Mapping Study. Dans cette thèse, je formalise également deux propriétés de vie privée, la conformité aux finalités consenties et la conformité à la nécessité des données. Je propose une nouveau langage de spécification, CSpeL, qui permet de formaliser les éléments nécessaires pour vérifier ces propriétés, et introduit un nouvel outil, CASTT, pour vérifier ces propriétés sur des traces d'exécutions, sur un modèle ou un programme. Cette approche est appliquée sur deux cas d'utilisation à deux niveaux d'abstraction, pour évaluer sa correction, sont efficacité et son utilité.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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