Protection des Méta-Données. - UPF

Presentation des Meta-Donnees Securite des Meta-Donnees Conclusion

Protection des Meta-Donnees.

Leo Letouzey

Seminaire du Laboratoire Gepasud, Novembre 2009

11 novembre 2009

Leo Letouzey Seminaire du Laboratoire Gepasud, Novembre 2009

Presentation des Meta-DonneesDefinitionButExemplesMise en place

Securite des Meta-DonneesDans quel but ?Quelle solution ?

Conclusion

Definition

Que sont les meta-Donnees ?

Il s’agit de donnees qui decrivent ou definissent une ou plusieursautres donnee(s).Il peut s’agir de toutes sortes de precisions (documentation,definition. . . ) sur n’importe quel type de donnee.

A quoi peuvent servir les meta-donnees ?

I Informations complementaires ;

I outils supplementaires pour faciliter les recherches ;

I interoperabilites des donnees.

Exemples

Informations pouvant apporter des precisions a un morceau demusique :

I Titre ;

I numero de piste ;

I nom de l’album ;

I nom de l’artiste ;

I genre ;

I duree ;

I image de la pochette ;

I lien vers le site de l’artiste.

Exemples

I Titre ;

I numero de piste ;

I genre ;

I duree ;

Exemples

I Titre ;

I numero de piste ;

I genre ;

I duree ;

Exemples

Informations pour un livre :

I Titre ;

I auteur ;

I editeur ;

I numero ISBN ;

I langue de l’ouvrage ;

I resume.

Exemples

Informations pour un livre :

I Titre ;

I auteur ;

I editeur ;

I numero ISBN ;

I langue de l’ouvrage ;

I resume.

Exemples

Presentes aussi en programmation.

En HTML : <h1>Titre</h1>Titre est la donnee et <h1> est une meta-donnee qui indique lataille de la police.

→ utilisees pour le Web Semantic.

Exemples

Presentes aussi en programmation.En HTML : <h1>Titre</h1>

Titre est la donnee et <h1> est une meta-donnee qui indique lataille de la police.

Exemples

Presentes aussi en programmation.En HTML : <h1>Titre</h1>Titre est la donnee et <h1> est une meta-donnee qui indique lataille de la police.

Exemples

Presentes aussi en programmation.En HTML : <h1>Titre</h1>Titre est la donnee et <h1> est une meta-donnee qui indique lataille de la police.

Exemples

Mise en place

Comment mettre en place ces meta-donnees ?

Syntaxe simple et efficace : utilisation de triplets.

I <sujet> est le document ou l’entite auquel s’attache lameta-donnee.

I <predicat> est une propriete que possede le sujet.

I <objet> est la valeur de la propriete.

Exemple : <doc01> <auteur> <Alice>ce triplet peut se lire ”Alice est l’auteur du document doc01”.

Mise en place

Comment mettre en place ces meta-donnees ?Syntaxe simple et efficace : utilisation de triplets.

Mise en place

Quels outils ?

But : Interoperabilite !

Necessite d’un vocabulaire commun, facilement accessible etclairement definit.Une syntaxe principalement orientee pour les communicationsmachine to machine.

Utilisation d’ontologies.

Mise en place

Quels outils ?

But : Interoperabilite !Necessite d’un vocabulaire commun, facilement accessible etclairement definit.Une syntaxe principalement orientee pour les communicationsmachine to machine.

Mise en place

Quels outils ?

But : Interoperabilite !Necessite d’un vocabulaire commun, facilement accessible etclairement definit.Une syntaxe principalement orientee pour les communicationsmachine to machine.

Mise en place

Ontologie

Ensemble de termes dont la semantique est clairement etablie.

Le plus precis possible pour eviter toute ambiguıte. Forme unvocabulaire se rapportant a un domaine precis. . .

I Dublin Core

I FOAF

I . . .

ou non :

I RDFS ;

I OWL ;

Chacun peut definir sa propre ontologie s’il ne trouve rien desatisfaisant.

Mise en place

Ontologie

Ensemble de termes dont la semantique est clairement etablie.Le plus precis possible pour eviter toute ambiguıte.

Forme unvocabulaire se rapportant a un domaine precis. . .

I Dublin Core

I FOAF

I . . .

ou non :

I RDFS ;

I OWL ;

Mise en place

Ontologie

Ensemble de termes dont la semantique est clairement etablie.Le plus precis possible pour eviter toute ambiguıte. Forme unvocabulaire se rapportant a un domaine precis. . .

I Dublin Core

I FOAF

I . . .

ou non :

I RDFS ;

I OWL ;

Mise en place

Ontologie

I Dublin Core

I FOAF

I . . .

ou non :

I RDFS ;

I OWL ;

Mise en place

Ontologie

I Dublin Core

I FOAF

I . . .

ou non :

I RDFS ;

I OWL ;

Mise en place

Syntaxe

Les ontologies definissent le vocabulaire.

RDF definit la syntaxe. Ressource Description Framework.(Recommandation w3c depuis 2004)

Mise en place

Syntaxe

Les ontologies definissent le vocabulaire.RDF definit la syntaxe. Ressource Description Framework.(Recommandation w3c depuis 2004)

Mise en place

RDF se base sur une representation de l’information par triplets.

RDF n’est pas dependant d’un langage particulier :exemple :

Notation N3 RDF/XML@prefix foaf : <http :. . . > . <rdf :RDF xmlns :foaf=”http :. . . ”@prefix rdf : <http :. . . > . xmlns :rdf=”http :. . . ”>

:bnode0 rdf :type foaf :Person . <foaf :Person>:bnode0 foaf :name ”Robert” <foaf :name>Robert</foaf :name>:bnode0 foaf :mail ”rob@home.com” <foaf :mbox>rob@home.com</foaf :mbox>

</foaf :Person></rdf :RDF>

Mise en place

RDF se base sur une representation de l’information par triplets.RDF n’est pas dependant d’un langage particulier :exemple :

Notation N3 RDF/XML@prefix foaf : <http :. . . > . <rdf :RDF xmlns :foaf=”http :. . . ”@prefix rdf : <http :. . . > . xmlns :rdf=”http :. . . ”>

:bnode0 rdf :type foaf :Person . <foaf :Person>:bnode0 foaf :name ”Robert” <foaf :name>Robert</foaf :name>:bnode0 foaf :mail ”rob@home.com” <foaf :mbox>rob@home.com</foaf :mbox>

</foaf :Person></rdf :RDF>

Mise en place

Lecture

SPARQL : SPARQL Protocol And RDF Query languageRecommandation w3c depuis mi - 2008.

langage de requetes pour les documents RDF.Utilisation de Patterns pour selectionner les elements a l’interieurd’un ou plusieurs document(s) RDF.le pattern < ?s> <pred> <obj> selectionera tout les triplets dontle predicat vaut <pred> et dont l’objet vaut <obj>.

Mise en place

Lecture

SPARQL : SPARQL Protocol And RDF Query languageRecommandation w3c depuis mi - 2008.langage de requetes pour les documents RDF.

Utilisation de Patterns pour selectionner les elements a l’interieurd’un ou plusieurs document(s) RDF.le pattern < ?s> <pred> <obj> selectionera tout les triplets dontle predicat vaut <pred> et dont l’objet vaut <obj>.

Mise en place

Lecture

SPARQL : SPARQL Protocol And RDF Query languageRecommandation w3c depuis mi - 2008.langage de requetes pour les documents RDF.Utilisation de Patterns pour selectionner les elements a l’interieurd’un ou plusieurs document(s) RDF.

le pattern < ?s> <pred> <obj> selectionera tout les triplets dontle predicat vaut <pred> et dont l’objet vaut <obj>.

Mise en place

Lecture

SPARQL : SPARQL Protocol And RDF Query languageRecommandation w3c depuis mi - 2008.langage de requetes pour les documents RDF.Utilisation de Patterns pour selectionner les elements a l’interieurd’un ou plusieurs document(s) RDF.le pattern < ?s> <pred> <obj> selectionera tout les triplets dontle predicat vaut <pred> et dont l’objet vaut <obj>.

Mise en place

Exemples

Mise en place

Exemples

SELECT ?p ?o WHERE {?s lab :nom ”JP Barriot” .?s ?p ?o .}

Selectionne toute les informations sur Jean-Pierre

Mise en place

Exemples

SELECT ?p ?o WHERE {?s lab :nom ”JP Barriot” .?s ?p ?o .}Selectionne toute les informations sur Jean-Pierre

Mise en place

Exemples

lab :membre de :Bnode02lab :membre de :Bnode03lab :nom ”JP Barriot”lab :categorie ”Prof”

Mise en place

Exemples

SELECT ?nom ?nomLab WHERE {?s lab :categorie ”Prof” .?s lab :nom ?nom .?s lab :membre de ?labo .?labo lab :nom ?nomLab .}

Selectionne le nom et le laboratoire des Professeurs.

Mise en place

Exemples

SELECT ?nom ?nomLab WHERE {?s lab :categorie ”Prof” .?s lab :nom ?nom .?s lab :membre de ?labo .?labo lab :nom ?nomLab .}Selectionne le nom et le laboratoire des Professeurs.

Mise en place

Exemples

?nom ?lab

”JP Barriot” ”OGT””JP Barriot” ”Gepasud””Alban” ”Gepasud”

Mise en place

Resume

I RDF + Ontologies pour l’ecriture des Meta-Donnees.

I SPARQL pour la recherche et la lecture.

Conclusion

Dans quel but ?

Motivations

RDF permet de decrire toutes sortes d’informations.Certaines sont peut-etre personnelles, sensibles et/ouconfidentielles.

Exemple de document RDF utilisant l’ontologie FOAF ::b0 foaf :name ”Robert” .:b0 foaf :phone ”31 41 59” . ← information personnelle:b0 foaf :knows :b1 .:b1 foaf :name ”Alice” .:b1 foaf :phone ”27 18 28” . ← information personnelle

Dans quel but ?

Motivations

RDF permet de decrire toutes sortes d’informations.Certaines sont peut-etre personnelles, sensibles et/ouconfidentielles.Exemple de document RDF utilisant l’ontologie FOAF :

:b0 foaf :name ”Robert” .:b0 foaf :phone ”31 41 59” . ← information personnelle:b0 foaf :knows :b1 .:b1 foaf :name ”Alice” .:b1 foaf :phone ”27 18 28” . ← information personnelle

Quelle solution ?

Besoins

Il faut une solution :

I qui gere les contextes ;

I independante du document RDF ;

I qui utilise pleinement la semantique des documents RDF.

Quelle solution ?

Besoins

Quelle solution ?

Besoins

Quelle solution ?

Proposition

Solution proche de ce qui peut se faire avec les bases de donnees.

Utilisation de Vues.Une vue = un morceau du document RDF de depart.Les differents utilisateurs se voient ensuite autoriser telles ou tellesvues en fonction de leur role, du contexte de la requete. . .Utilisation d’ACL pour definir les autorisations.

Quelle solution ?

Proposition

Solution proche de ce qui peut se faire avec les bases de donnees.Utilisation de Vues.

Une vue = un morceau du document RDF de depart.Les differents utilisateurs se voient ensuite autoriser telles ou tellesvues en fonction de leur role, du contexte de la requete. . .Utilisation d’ACL pour definir les autorisations.

Quelle solution ?

Proposition

Solution proche de ce qui peut se faire avec les bases de donnees.Utilisation de Vues.Une vue = un morceau du document RDF de depart.

Les differents utilisateurs se voient ensuite autoriser telles ou tellesvues en fonction de leur role, du contexte de la requete. . .Utilisation d’ACL pour definir les autorisations.

Quelle solution ?

Proposition

Solution proche de ce qui peut se faire avec les bases de donnees.Utilisation de Vues.Une vue = un morceau du document RDF de depart.Les differents utilisateurs se voient ensuite autoriser telles ou tellesvues en fonction de leur role, du contexte de la requete. . .Utilisation d’ACL pour definir les autorisations.

Quelle solution ?

Proposition

Comment definir une vue sur un document RDF ?

→ avec une requete SPARQL !On utilise pour cela la clause CONSTRUCT a la place de la clauseSELECT.SPARQL permet de prendre en compte la semantique lors de laconstruction des vues.

Quelle solution ?

Proposition

Comment definir une vue sur un document RDF ?→ avec une requete SPARQL !

On utilise pour cela la clause CONSTRUCT a la place de la clauseSELECT.SPARQL permet de prendre en compte la semantique lors de laconstruction des vues.

Quelle solution ?

Proposition

Comment definir une vue sur un document RDF ?→ avec une requete SPARQL !On utilise pour cela la clause CONSTRUCT a la place de la clauseSELECT.

SPARQL permet de prendre en compte la semantique lors de laconstruction des vues.

Quelle solution ?

Proposition

Comment definir une vue sur un document RDF ?→ avec une requete SPARQL !On utilise pour cela la clause CONSTRUCT a la place de la clauseSELECT.SPARQL permet de prendre en compte la semantique lors de laconstruction des vues.

Quelle solution ?

Exemples

Exemples :V1 :CONSTRUCT { ?s med :age ?a ; med :nom ?n ; med :maladie ?m ;med :prescription ?p}WHERE {?s rdf :type med :patient ;med :age ?a ;med :nom ?n ;med :maladie ?m ;med :prescription ?p .}

→ GRANT SELECT ON V1 TO MEDECIN.

Quelle solution ?

Exemples

Exemples :V1 :CONSTRUCT { ?s med :age ?a ; med :nom ?n ; med :maladie ?m ;med :prescription ?p}WHERE {?s rdf :type med :patient ;med :age ?a ;med :nom ?n ;med :maladie ?m ;med :prescription ?p .}→ GRANT SELECT ON V1 TO MEDECIN.

Quelle solution ?

Exemples

Exemples :V2 :CONSTRUCT { ?s med :nom ?n ; med :prenom ?p ;med :adresse ?a ; med :medecin traitant ?mt}WHERE {?s rdf :type med :patient ;med :nom ?n ;med :prenom ?p ;med :adresse ?a ;med :medecin traitant ?mt .}

→ GRANT SELECT ON V2 TO SECRETAIRE.

Quelle solution ?

Exemples

Exemples :V2 :CONSTRUCT { ?s med :nom ?n ; med :prenom ?p ;med :adresse ?a ; med :medecin traitant ?mt}WHERE {?s rdf :type med :patient ;med :nom ?n ;med :prenom ?p ;med :adresse ?a ;med :medecin traitant ?mt .}→ GRANT SELECT ON V2 TO SECRETAIRE.

Quelle solution ?

Exemples

Med1 est un medecin et exprime une requete sur V1.SELECT . . . FROM V1 WHERE . . .

Est ce que Med1 est autorise a consulter V1 ? (on verifie sur l’ACLde V1) ← Oui.La requete est modifiee en :SELECT . . . FROM {CONSTRUCT . . . } WHERE . . .

Quelle solution ?

Exemples

Med1 est un medecin et exprime une requete sur V1.SELECT . . . FROM V1 WHERE . . .Est ce que Med1 est autorise a consulter V1 ? (on verifie sur l’ACLde V1)

← Oui.La requete est modifiee en :SELECT . . . FROM {CONSTRUCT . . . } WHERE . . .

Quelle solution ?

Exemples

Med1 est un medecin et exprime une requete sur V1.SELECT . . . FROM V1 WHERE . . .Est ce que Med1 est autorise a consulter V1 ? (on verifie sur l’ACLde V1) ← Oui.

La requete est modifiee en :SELECT . . . FROM {CONSTRUCT . . . } WHERE . . .

Quelle solution ?

Exemples

Med1 est un medecin et exprime une requete sur V1.SELECT . . . FROM V1 WHERE . . .Est ce que Med1 est autorise a consulter V1 ? (on verifie sur l’ACLde V1) ← Oui.La requete est modifiee en :SELECT . . . FROM {CONSTRUCT . . . } WHERE . . .

Quelle solution ?

Limite

Probleme :SPARQL ne supporte pas les clauses CONSTRUCT a l’interieurd’une clause FROM.

Bonne nouvelle :C’est prevu pour la prochaine version de SPARQL.

Quelle solution ?

Limite

Probleme :SPARQL ne supporte pas les clauses CONSTRUCT a l’interieurd’une clause FROM.Bonne nouvelle :C’est prevu pour la prochaine version de SPARQL.

Quelle solution ?

Resume

I Modele View-Based Access Control (V-Bac) ;

I Utilisation d’Access Control List (ACL) ;

I Utilise toutes les informations disponibles pour definir lesdifferentes vues ;

I Filtrage de requete ;

I Les requetes ne sont plus evaluees contre le document RDFentier, mais uniquement contre les morceaux autorises.

Conclusion

I Solution independante des donnees RDF. Important pourl’evolution de SPARQL qui permettra l’alteration des donneesRDF (ajout, suppression, mise a jour) ;

I Utilisation de SPARQL pour securiser SPARQL.

I Solution independante des donnees RDF. Important pourl’evolution de SPARQL qui permettra l’alteration des donneesRDF (ajout, suppression, mise a jour) ;

I Utilisation de SPARQL pour securiser SPARQL.

Ensuite ?

I Finir l’implementation de cette solution (notamment FROM{CONSTRUCT. . . }) ;

I Suivre l’evolution de SPARQL pour utiliser les prochainesfonctionnalites. UPDATE MINUS fonctions.

Ensuite ?

I Suivre l’evolution de SPARQL pour utiliser les prochainesfonctionnalites.

UPDATE MINUS fonctions.

Ensuite ?

I Suivre l’evolution de SPARQL pour utiliser les prochainesfonctionnalites. UPDATE

MINUS fonctions.

Ensuite ?

I Suivre l’evolution de SPARQL pour utiliser les prochainesfonctionnalites. UPDATE MINUS

fonctions.

Ensuite ?

I Suivre l’evolution de SPARQL pour utiliser les prochainesfonctionnalites. UPDATE MINUS fonctions.

MerciQuestions ?

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