Byzantine-Tolerant Set-Constrained Delivery Broadcast

Set-Constrained Delivery Broadcast (SCD-broadcast), recently introduced at ICDCN 2018, is a high-level communication abstraction that captures ordering properties not between individual messages but between sets of messages. More precisely, it allows processes to broadcast messages and deliver sets of messages, under the constraint that if a process delivers a set containing a message m before a set containing a message m\u27, then no other process delivers first a set containing m\u27 and later a set containing m. It has been shown that SCD-broadcast and read/write registers are computationally equivalent, and an algorithm implementing SCD-broadcast is known in the context of asynchronous message passing systems prone to crash failures. This paper introduces a Byzantine-tolerant SCD-broadcast algorithm, which we call BSCD-broadcast. Our proposed algorithm assumes an underlying basic Byzantine-tolerant reliable broadcast abstraction. We first introduce an intermediary communication primitive, Byzantine FIFO broadcast (BFIFO-broadcast), which we then use as a primitive in our final BSCD-broadcast algorithm. Unlike the original SCD-broadcast algorithm that is tolerant to up to t<n/2 crashing processes, and unlike the underlying Byzantine reliable broadcast primitive that is tolerant to up to t<n/3 Byzantine processes, our BSCD-broadcast algorithm is tolerant to up to t<n/4 Byzantine processes. As an illustration of the high abstraction power provided by the BSCD-broadcast primitive, we show that it can be used to implement a Byzantine-tolerant read/write snapshot object in an extremely simple way

Extracting Geometric Structures in Images with Delaunay Point Processes

International audienceWe introduce Delaunay Point Processes, a framework for the extraction of geometric structures from images. Our approach simultaneously locates and groups geometric primitives (line segments, triangles) to form extended structures (line networks, polygons) for a variety of image analysis tasks. Similarly to traditional point processes, our approach uses Markov Chain Monte Carlo to minimize an energy that balances fidelity to the input image data with geometric priors on the output structures. However, while existing point processes struggle to model structures composed of interconnected components, we propose to embed the point process into a Delaunay triangulation, which provides high-quality connectivity by construction. We further leverage key properties of the Delaunay triangulation to devise a fast Markov Chain Monte Carlo sampler. We demonstrate the flexibility of our approach on a variety of applications, including line network extraction, object contouring, and mesh-based image compression

Méthodes probabilistes pour les systèmes collaboratifs dans les réseaux large-échelle sans confiance

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.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

Méthodes probabilistes pour les systèmes collaboratifs dans les réseaux large-échelle sans confiance

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.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

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Merkle Search Trees: Efficient State-Based CRDTs in Open Networks

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