Université de Rennes 1 Probabilistic methods for collaboration systems in large-scale trustless networks Méthodes probabilistes pour les systèmes collaboratifs dans les réseaux large-échelle sans confiance Systèmes distribués consensus distribué consensus Byzantine primitives de diffusion cohérence faible échantillonnage de pairs algorithmes épidémiques blockchain Distributed systems distributed consensus Byzantine consensus broadcast primitives eventual consistency random peer sampling blockchain Traitement réparti Systèmes informatiques -- Mesures de sûreté Cryptomonnaie Blockchains Internet est un outil formidable pour l'éducation, la communication et la collaboration, mais ses usages majoritaires sont actuellement sous monopole de grandes multinationales (GAFAM), ce qui a des conséquences sur le respect des droits humains et des libertés individuelles. Cette thèse propose des outils pour le développement d'applications décentralisées : des applications sur Internet qui fournissent des fonctionnalités similaires aux plateformes des GAFAM, mais de manière décentralisée, afin de rendre le pouvoir aux utilisateur pour décider démocratiquement de leur fonctionnement et de leurs usages. Nous nous concentrons sur les algorithmes épidémiques qui sont particulièrement adaptés dans le cadre de réseaux ouverts à large échelle. Nous proposons des contributions sur la diffusion causale de messages tolérante aux nœuds Byzantins, la diffusion causale épidémique à l'aide d'un stockage d'événements synchronisé par anti-entropie, l'échantillonnage aléatoire de pairs résistants aux attaques Byzantines et aux attaques Sybil, ainsi qu'un nouvel algorithme épidémique de diffusion totalement ordonnée qui tolère les nœuds malicieux et fournit un débit de messages élevé. The Internet is a formidable tool for education, communication and collaboration, however it is currently being monopolized by large corporations (GAFAM), which has consequences for many social issues such as respect of human rights and individual freedoms. This thesis focuses on ways to build decentralized applications: Internet applications that provide levels of functionality similar to those provided by the GAFAM, but that function in a decentralized manner, empowering the users to democratically decide of their functioning and their uses. We focus on epidemic algorithms, which are particularly suited to the context of very large open networks. We make contributions on causal broadcast in presence of Byzantine nodes, epidemic causal broadcast using an event store synchronized with an anti-entropy algorithm, random peer sampling in presence of Byzantine nodes and Sybil attacks, as well as a new epidemic total order broadcast which is tolerant to malicious nodes and provides high throughput message delivery. Electronic Thesis or DissertationText en application/pdf1 : 2648 Kohttps://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/30357fc3-5821-4593-96c9-b41a85d0d350 Auvolat Alex 1994-03-27 FR 26347366X alex@adnab.me 2021REN1S125 http://www.theses.fr/2021REN1S125 2021-12-02 Informatique Universite de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Doctorat non ouiTaïaniFrançoisintervenant_1081430264BrombergDavidintervenant_2183327403PierreGuillaumeintervenant_319705613XQuémaVivienintervenant_4107935597Ben MokhtarSoniaintervenant_5121974146KleppmannMartinintervenant_6200035630QuémaVivienintervenant_4107935597Ben MokhtarSoniaintervenant_5121974146 MATHSTICecoleDoctorale_1 204770424 IRISA partenaireRecherche_1 026386909 ddc:004 TaïaniFrançoisBrombergDavidPierreGuillaumeQuémaVivienBen MokhtarSoniaKleppmannMartinUniversite de Rennes 1Sciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophieMATHSTICÉcole doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) IRISA ASCII PDF 2711348