Advanced decentralized techniques for privacy-preserving continuous authentication and resource efficiency

Wazzeh, Mohamad (2025). Advanced decentralized techniques for privacy-preserving continuous authentication and resource efficiency. Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Privacy concerns and the increasing demand for secure and efficient continuous authentication have underscored the necessity of decentralized solutions. This thesis aims to develop advanced privacy-preserving techniques for continuous user authentication while addressing resource optimization and client selection challenges in decentralized systems. By tackling issues such as resource efficiency, scalability, and secure client participation, this research enhances the practicality and performance of decentralized authentication mechanisms in real-world scenarios.

The contributions of this research are threefold:

1. Development of a decentralized privacy-preserving framework: This framework ensures user data confidentiality while achieving high authentication accuracy.

2. Adaptive client selection mechanism: The proposed mechanism optimizes resource usage and prioritizes the participation of reliable clients.

3. Resource optimization strategies: These strategies improve the efficiency and scalability of the decentralized system, facilitating seamless operations across diverse environments and devices.

The proposed approaches are validated through extensive experimentation using real-world datasets, demonstrating notable advancements in resource utilization, authentication accuracy, and system scalability. These contributions provide a strong foundation for privacy-preserving decentralized systems, enabling their practical application in Internet of Things (IoT) environments and other domains.

Titre traduit

Techniques avancées décentralisées pour l’authentification continue préservant la vie privée et l’efficacité des resources

Résumé traduit

Les préoccupations relatives à la confidentialité et la demande croissante pour une authentification continue, sécurisée et efficace ont souligné la nécessité de solutions décentralisées. Cette thèse vise à développer des techniques avancées de préservation de la confidentialité pour l’authentification continue des utilisateurs tout en répondant aux défis liés à l’optimisation des ressources et à la sélection des clients dans les systèmes décentralisés. En abordant des problématiques telles que l’efficacité des ressources, l’évolutivité et la participation sécurisée des clients, cette recherche améliore la praticité et les performances des mécanismes d’authentification décentralisés dans des scénarios réels.

Les contributions de cette recherche se déclinent en trois points principaux :

1. Développement d’un cadre décentralisé de préservation de la confidentialité : Ce cadre garantit la confidentialité des données des utilisateurs tout en atteignant une haute précision d’authentification.

2. Mécanisme de sélection adaptative des clients : Le mécanisme proposé optimise l’utilisation des ressources et priorise la participation des clients fiables.

3. Stratégies d’optimisation des ressources : Ces stratégies améliorent l’efficacité et l’évolutivité du système décentralisé, permettant un fonctionnement fluide dans des environnements et sur des dispositifs variés.

Les approches proposées sont validées par des expériences approfondies utilisant des ensembles de données réels, démontrant des avancées significatives en matière d’utilisation des ressources, de précision d’authentification et d’évolutivité. Ces contributions établissent une base solide pour les systèmes décentralisés de préservation de la confidentialité, ouvrant la voie à des applications pratiques dans les environnements de l’Internet des objets (IoT) et au-delà.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Thèse de doctorat électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Manuscript-based thesis presented to École de technologie supérieure in partial fulfillment for the degree of doctor of philosophy". Comprend des références bibliographiques (pages 173-181).
Mots-clés libres:	apprentissage fédéré, apprentissage scindé, authentification continue, Internet des objets, optimisation des ressources
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Talhi, Chamseddine
Codirecteur:	Codirecteur Mourad, Azzam
Programme:	Doctorat en génie > Génie
Date de dépôt:	29 juill. 2025 17:17
Dernière modification:	29 juill. 2025 17:17
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3662

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