CE23 - Intelligence artificielle et science des données 2025

Interrogation dans une fédération sécurisée de graphes de connaissances – SaFE-KG

Résumé de soumission

Dans un monde toujours plus interconnecté, l’interrogation de graphes de connaissances fédérés pose des défis majeurs, en particulier lorsqu'il s'agit de données protégées. SaFE-KG vise à résoudre ces défis en développant une fédération sécurisée de graphes de connaissances, permettant aux organisations de partager des données tout en maintenant un contrôle strict sur les accès aux informations sensibles. SaFE-KG propose une approche harmonisée combinant le contrôle d'accès, des moteurs de requêtes performants, et un système interactif et intuitif pour l’écrire des requêtes fédérées, tout en assurant la traçabilité ( provenance) et des explications claires des résultats provenant de multiples sources.
En intégrant la conception du contrôle d'accès avec le traitement et l’écriture des requêtes fédérées dans un cadre unifié, SaFE-KG garantit une coordination transparente entre la sécurité des données et les moteurs de fédération. SaFE-KG favorise ainsi un accès sécurisé, cohérent et performant aux fédérations de graphes de connaissances, ouvrant la voie à de nouvelles opportunités pour les applications fédérées qui protègent les informations sensibles tout en facilitant la collaboration et l'innovation.

Coordination du projet

Hala Skaf-Molli (NANTES UNIVERSITÉ)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenariat

LS2N NANTES UNIVERSITÉ
INSTITUT NATIONAL DE LA RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET AUTOMATIQUE
LIRIS INSTITUT NATIONAL DES SCIENCES APPLIQUÉES LYON
Institut du thorax

Aide de l'ANR 965 183 euros
Début et durée du projet scientifique : octobre 2025 - 42 Mois

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