HAL Id: tel-03018990https://theses.hal.science/tel-03018990Submitted on 23 Nov 2020HAL is a multi-disciplinary open accessarchive for the deposit and dissemination of sci-entific research documents, whether they are pub-lished or not.The documents may come fromteaching and research institutions in France orabroad, or from public or private research centers.L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, estdestinée au dépôt et à la diffusion de documentsscientifiques de niveau recherche, publiés ou non,émanant des établissements d’enseignement et derecherche français ou étrangers, des laboratoirespublics ou privés.High-QoE Privacy-Preserving Video StreamingSimon da SilvaTo cite this version:Simon da Silva. High-QoE Privacy-Preserving Video Streaming. Web. Université de Bordeaux, 2020.English. NNT : 2020BORD0140. tel-03018990THESE PRÉSENTÉEPOUR OBTENIR LE GRADE DEDOCTEUR DEL’UNIVERSITÉ DE BORDEAUXÉcole Doctorale Mathématiques et InformatiqueSpécialité InformatiqueSimon Da SilvaDIFFUSION VIDÉO AVEC UNEMEILLEURE QUALITÉ D’EXPÉRIENCE ETRESPECTANT LA VIE PRIVÉEHIGH-QOE PRIVACY-PRESERVING VIDEO STREAMINGSous la direction de :Daniel NégruLaurent RéveillèreSoutenue le mercredi 07 octobre 2020Membres du jury :Sonia Ben Mokhtar Directeur de Recherche, LIRIS-CNRS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . InvitéeSara Bouchenak Professeur, INSA Lyon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . RapporteuseYérom-David Bromberg Professeur, Université de Rennes . . . . . . . . . . . . . . . . . . .ExaminateurPascal Desbarats Professeur, Université de Bordeaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Président du juryDaniel Négru Maître de Conférences, Université de Bordeaux . . . . . . . .Co-directeur de thèseEvangelos Pallis Professeur, Université Hellénique Méditerranéenne . . . . . . . . . . . RapporteurLaurent Réveillère Professeur, Université de Bordeaux . . . . . . . . . . . . . . Co-directeur de thèseRésuméTitre : Diffusion Vidéo avec une Meilleure Qualité d’Expérience et Respectant la ViePrivéeLa diffusion vidéo devrait atteindre 82% du trafic total sur Internet en 2022. Il y a deuxraisons à ce succès : la multiplication des sources de contenu vidéo et la démocratisationdes connexions haut débit à Internet. Les principales plateformes de streaming vidéodépendent d’infrastructures planétaires pour répondre à la demande croissante en qualitévisuelle. Cependant, l’utilisation de ces plateformes génère des données personnellessensibles (sous la forme d’historiques de visionnage). Protéger les intérêts des utilisateursest nécessaire pour une nouvelle génération de services de streaming vidéo respectueuxde la vie privée.Cette thèse propose une nouvelle approche pour du streaming vidéo temps-réel multi-sources en délivrant du contenu avec une meilleure qualité d’expérience (délai de démarragerapide, flux stable en haute qualité, pas de coupures) tout en permettant une protectionde la vie privée (grâce aux environnements d’exécution de confiance).Mots-clés : Streaming, Sécurité, Vie Privée, Cloud, Informatique de confiance, Qualitéd’expérienceiii0法国塔朗斯，33400解放大街351号 法国国家科学研究中心（UMR5800）波尔多计算机研究实验室（LaBRI）v0摘要0标题：高质量隐私保护视频流媒体0预计在2022年，视频流媒体将占据互联网流量的82%以上。有两个原因导致了这一成功：视频源的增加和高质量互联网连接的普及。0成功的原因有两个：视频源的增加和高质量互联网连接的普及。主导视频流媒体平台依靠大规模基础设施来满足对高质量体验和高比特率内容的不断增长的需求。0主导视频流媒体平台依靠大规模基础设施来满足对高质量体验和高比特率内容的不断增长的需求。0高比特率的内容。然而，视频流媒体平台的使用会产生敏感的个人数据（观看视频的历史记录），这对隐私构成了重大威胁。隐藏用户的兴趣对服务器和边缘辅助设备来说是必要的。0新一代隐私保护流媒体服务的出现成为必然。0本论文旨在提出一种新的多源自适应流媒体的方法，通过向用户提供高质量的视频内容体验（低启动延迟、稳定的高质量流、无播放中断），同时保护隐私。0隐私保护（利用可信执行环境）。0关键词：流媒体、安全、隐私、云、TEE、QoE0法国塔朗斯，33400解放大街351号 法国国家科学研究中心（UMR5800）波尔多计算机研究实验室（LaBRI）0致谢0我参与学术研究的目的是希望能够公开分享一些开放的想法。0技术、知识、经验，并与来自世界各地的男女共事。有许多研究人员社区存在并形成了合作和友谊的圈子。我有幸加入其中一个圈子，并与友善、有能力和开放的人一起工作。0合作和友谊。我有幸加入了其中一个圈子，并与友善、有能力和开放的人一起工作。0我有幸加入其中一个圈子，并与友善、有能力和开放的人一起工作。0开放。因此，本手稿中所展示的研究工作将是不可能的。0没有大量的人的帮助、远见和投入，以及法律、技术和财务上的支持，本论文的完成将是不可能的。0许多其他人的存在和安慰。0首先，我要感谢我的两位导师Daniel和Laurent。你们向我展示了一条激动人心的道路，并逐步帮助我进步，以开放的心态指导我。0以正确和明智的方式指导我。你们解决了技术和行政上的障碍。0感谢你们的信任，我有机会展示我们的工作、旅行并与不同背景的人合作。感谢Mathias。你的代码、技术帮助、支持和愉快的心情使得本论文中的各种贡献成为可能。你是我在这个领域的伙伴。0最好的鸭子，1，让我在这些年里始终保持坚定的动力，始终关注、关心和关怀。感谢Joachim。你教会了我很多东西，并通过你的反馈、帮助、贡献和所有的工作，为我节省了宝贵的时间。很多工作都是基于你的工作的。0感谢Stefan、David、Éric、Moubarak和Hamza。你们积极地为解决方案的实现做出了贡献。0始终保持愉快和好心情。感谢Sonia和Étienne。你们提供了许多想法和文章内容的很大一部分。你们是这些文章的创作者。0感谢Guillaume。很高兴与你合作。你的经验、视野和投入使得PrivaTube和PProx得以存在，并以其目前的形式呈现。01 https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_du_canard_en_plastique0vii0与你一起工作，感谢你的能力、可用性和投入。PProx是0一个科学和技术合作的成果，积极地汇集了所有参与者。0并且从未真正存在过。此外，我要感谢实验室和团队的所有成员，行政人员0我也要感谢实验室和团队的所有成员，行政人员0和财务上的支持，以及大学的所有人，他们使我的日常生活更加愉快和便利。0最近几年。0在另一个层面上，如果没有大学的支持，我永远无法完成博士学位。感谢0实验室的博士生们的日常精神支持。感谢罗汉，我晚上和白天的伴侣。你一直在那里，关心，体贴，理解，参与了许多难忘的冒险。你点亮了我生活的许多片段，并帮助我实现了梦想，无论是通过AFoDIB还是其他方式。感谢我们忠实的办公室伙伴Leo。2你的乐观、善良和好心情0你们的情绪非常宝贵。感谢协会内外的所有朋友们：0亚历克斯，克里斯泰尔，皮埃尔-埃蒂安，蒂娜，保罗，杰森，雷米，朱利安，乔纳森，路易斯，拉夫，0杰罗姆，雷米，亨利，穆罕默德，西奥多，萨玛，以及其他我忘记的人。0你们都很棒，每个人都值得双倍的赞美。0我要感谢其他所有的朋友们，他们对我帮助很大。感谢雷米，0提图安，克莱门特，伊曼，西尔万，皮埃尔，以及其他会让这个列表溢出的人。0致谢。与朋友们分享的冒险、娱乐、建议和生活片段，0你们帮助我建立了自己，最终使我能够写下这篇手稿。0最后，感谢我的家人，他们始终在我身边，始终理解，始终积极。0感谢我的父母，弗朗索瓦丝，安东尼奥和洛朗，多米尼克。你们在我一生中始终给予我坚定的支持和精神、心理和物质上的舒适。多亏了你们，我一直可以自由地学习，不用担心其他事情，充满信心和宁静，始终有一个可以回来的地方，无论是身体上的还是0在道义上或言辞上。感谢卡罗琳，我的同居伴侣，生活中的同伴，0感谢你为我们所做的一切。你让我发现了我不知道的生活的一部分，0你的日常支持对我来说是无价的。感谢我的其他家人，表兄弟姐妹，0叔叔和阿姨们，我在一个健康和保护的环境中长大。02 当你在那里的时候。03 上述许多人显然都是我的朋友。04 再一个！05哎呀，它们已经超过了两页。没关系，让我们继续列表：感谢奥里安娜，安托万，弗洛里安，克洛伊，提奥菲尔，保罗，皮埃尔，内森，巴斯蒂安，杰里米，西尔维斯特，多里安...0viiisoutenu aveuglément mais sont, physiquement ou mentalement, partis trop tôt.— Simon Claude Victor Da Silvaix0正如这里提到的人所知，我喜欢传达和普及各种主题。0对我来说非常重要，无论是在黑板上涂鸦，还是用幻灯片，0无论是通过绘画涂鸦、幻灯片还是口头表达，无论是坐在酒吧里还是在两扇门之间。但是，无论我使用多么浅显的方式，我永远无法0将我的激情、职业和关注传达给某些人。因此，我将这篇手稿献给可能一直支持我的家人们。ContentsRésuméiiiAbstractvRemerciementsviiTable of ContentsxiList of AcronymsxviiList of EquationsxixList of FiguresxxiList of Tablesxxv1Introduction11.1Motivation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .11.2Challenges and objective . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .71.3Thesis overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .82Background112.1Traditional video encoding and delivery. . . . . . . . . . . . . . . . . . .122.2Adaptive Streaming. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .122.2.1Dynamic Adaptive Streaming over HTTP . . . . . . . . . . . . . .12xi2.2.2Other HTTP Adaptive Streaming (HAS) solutions . . . . . . . . .132.2.3Multiple-source streaming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .153Related work193.1Video streaming. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .203.1.1Edge-assisted and Peer-to-Peer streaming platforms. . . . . . . .203.1.2WebRTC. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .213.1.3CDN-based streaming platforms architectures . . . . . . . . . . . .223.2Privacy-preserving streaming. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .233.2.1Unlinkability-based solutions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .243.2.2Designing privacy-preserving systems using Intel SGX . . . . . . .253.3Recommender systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .263.3.1Recommendation-as-a-Service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .263.3.2Privacy issues for Recommendation-as-a-Service. . . . . . . . . .273.3.3Privacy-preserving Recommendation-as-a-Service . . . . . . . . . .274Muslin: High-QoE cost-efficient multi-source streaming334.1Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .334.2Muslin: Multi-Source Live Streaming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .354.2.1Provisioning module . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .374.2.2Selection module . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .394.2.3Implementation and scalability discussion . . . . . . . . . . . . . .404.3Experimental setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .414.3.1Provisioning, forecast, advertising and delivery policies . . . . . . .414.3.2Servers and clients setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .424.4Evaluation results. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .444.4.1Delivery solutions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .454.4.2Provisioning cost . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .46xii4.4.3Quality of Experience. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .474.4.4QoE fairness. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .484.4.5Network overhead. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .494.4.6Experiments summary and discussion. . . . . . . . . . . . . . . .494.5Conclusion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .505PrivaTube: Privacy-preserving edge-assisted streaming535.1Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .535.2System model and objectives. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .565.3Practical and High-QoE Streaming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .585.3.1Edge-assisted Content Delivery Network . . . . . . . . . . . . . . .585.3.2Adaptive Streaming. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .595.3.3Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .605.4Privacy. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .615.4.1Trusted execution environments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .615.4.2Fake requests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .635.5Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .655.5.1Security Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .655.5.2Limitations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .675.6Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .695.6.1Experimental setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .695.6.2Performance of video servers. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .715.6.3Impact of assisting peers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .735.6.4Fake requests and pre-fetching policies . . . . . . . . . . . . . . . .765.7Conclusion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .796PProx: High-QoE privacy-preserving Recommendation as a Service836.1Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .83xiii6.2System model and objectives. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .866.2.1System model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .866.2.2Trust and operational assumptions . . . . . . . . . . . . . . . . . .866.2.3Privacy objectives and adversary model . . . . . . . . . . . . . . .886.3PProx in a nutshell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .896.4PProx protocol design. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .906.4.1Provision and use of cryptographic material . . . . . . . . . . . . .916.4.2Transparent REST calls redirection . . . . . . . . . . . . . . . . . .926.4.3Requests and response shuffling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .956.5Security analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .966.5.1User-Interest Unlinkability. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .976.5.2Impact of Shuffling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .996.5.3Limitations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .996.6Integration and Reproducibility . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1006.6.1Workload injection and stub Legacy Recommendation System (LRS)101xiv06.6.2 实验可重复性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10106.7 实现 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10106.8 评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10306.8.1 微基准测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10506.8.2 宏基准测试：PProx与Harness LRS . . . . . . . . . . 10806.9 结论 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11107 结论和进一步研究方向 11307.1 贡献总结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11307.2 进一步研究方向 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11507.3 结语 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1170参考文献 119B.5PrivaTube . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147xv0附录A 发表论文 1390A.1 PProx . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1390A.2 PrivaTube . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1390A.3 Muslin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1400A.4 MS-Stream . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1400A.5 奖项 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1400附录B 扩展摘要 1410B.1 引言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1410B.2 动机 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1430B.3 背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1440B.4 Muslin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1460B.6 PProx . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1490B.7 结论 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150xvii0缩写列表0AS 自治系统0CAP 候选辅助节点0CDN 内容分发网络0DASH 动态自适应流媒体0GoP 图像组0HAS HTTP自适应流媒体0ISP 互联网服务提供商0LRS 传统推荐系统0MPD 媒体呈现描述0OTT 互联网电视0P2P 点对点0PIR 私人信息检索0RaaS 推荐作为服务0QoE 用户体验质量0SGX 软件保护扩展0TEE 可信执行环境0VoD 点播xix0方程列表0方程4.1 受众预测 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 370方程4.2 纠正系数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 380方程4.3 吞吐量估计 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 380方程4.4 服务器排名分数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 380方程4.5 客户特定的排名分数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 390方程4.6 反馈请求概率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 410方程4.7 QoE公平性F指数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 490方程5.1 系统中的虚假请求数量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
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