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Confidentialité des données et anonymisation en Python

Rebeca Gonzalez

Data engineer

Vous avez terminé le cours

Gif de Leonardo DiCaprio levantant son verre pour féliciter et célébrer

Confidentialité des données et anonymisation en Python

Récapitulatif : ce que vous avez appris

  • Informations personnelles identifiables (PII) sensibles et non sensibles
  • Quasi-identifiants
  • Attaques par recoupement
  • Suppression de données
  • Masquage de données
  • Généralisation des données
  • Génération de données synthétiques
  • Échantillonnage à partir de lois de probabilité selon le type d'attributs
Confidentialité des données et anonymisation en Python

Modèles de confidentialité : k-anonymat

  • Jeux de données k-anonymes
  • Explorer les combinaisons possibles dans le jeu de données
  • Généraliser via des hiérarchies et des plages
  • Éviter les ré-identifications
  • Sans falsifier ni randomiser les données !
Confidentialité des données et anonymisation en Python

Modèles de confidentialité : confidentialité différentielle

  • Les systèmes de confidentialité différentielle mesurent et quantifient la confidentialité lors des diffusions de données
  • L'une des définitions de la confidentialité les plus importantes aujourd'hui
Confidentialité des données et anonymisation en Python

Modèles et opérations différentiellement privés

  • On utilise de plus en plus des modèles de Machine Learning et d'apprentissage profond différentiellement privés
  • Vous avez entraîné et exécuté différents modèles de Machine Learning différentiellement privés !
  • Vous avez pratiqué des notions avancées comme le budget de confidentialité et le suivi
Confidentialité des données et anonymisation en Python

Autres bibliothèques intéressantes

$$ $$

  • Confidentialité différentielle de Google
  • TensorFlow Privacy
  • ARX Data Anonymization Tool

Logo Google Open Source

Logo TensorFlow

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Félicitations !

Confidentialité des données et anonymisation en Python

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