Anonymisation

Comprendre le RGPD

Shalini Kurapati, CIPP/E

Co-founder and CEO, Clearbox AI

Données anonymisées

  • Pas lié à une personne physique identifiée ou identifiable
  • De vraies données anonymes ne peuvent pas être ré-identifiées
  • Hors champ du RGPD
  • Façon efficace d'exploiter les données, conforme au RGPD
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Techniques d'anonymisation

  • Agrégation : données sous forme de totaux
  • Perturbation : légère modification des valeurs
  • Permutation/écartèlement des données : réarranger des attributs individuels
  • Suppression d'enregistrements : retrait d'un enregistrement complet
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Risques de ré-identification

Illustration d'un groupe de personnes sans visage, chacune avec un point d'interrogation sur le visage.

  • L'anonymisation ne doit pas permettre la ré-identification
  • Nouvelles technologies, puissance de calcul accrue
  • Des données « anonymes » peuvent ne pas l'être vraiment
  • Effets sur le partage, la réutilisation ou la monétisation
1 Rocher, L., Hendrickx, J.M. & de Montjoye, YA. Estimating the success of re-identifications in incomplete datasets using generative models. Nat Commun 10, 3069 (2019). https://doi.org/10.1038/s41467-019-10933-3
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Donneur·euse·s d'ADN anonymes ?

Illustration d'un ADN.

  • Bases de données généalogiques avec profils génétiques
  • Identité individuelle retirée – données dites anonymes
  • Combiner des ressources génétiques publiques et des infos comme l'heure du don
  • Donneur·euse·s pas si anonymes
1 John Bohannon, Genealogy Databases Enable Naming of Anonymous DNA Donors, Science, Vol. 339, No. 6117 (18 January 2013), p. 262.
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Points clés à évaluer

Illustration de trois points d'interrogation.

  1. Puis-je isoler une personne ? (Singling out)
  2. Puis-je relier des enregistrements d'une même personne ? (Linkability)
  3. Puis-je déduire des infos sur une personne ? (Inference)
1 ARTICLE 29 DATA PROTECTION WORKING PARTY Opinion 05/2014 on Anonymisation Techniques
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Utilité et protection des données

Illustration du compromis entre confidentialité et utilité. Plus la confidentialité augmente, plus l'utilité diminue, et vice versa.

  • Compromis confidentialité-utilité
  • Obtenir des données pleinement anonymes est difficile
  • Risques évolutifs, mesures à l'état de l'art, protection dès la conception
1 Dr.Prokopios DROGKARIS, European Union Agency for Cybersecurity (ENISA), On overview of existing pseudonymisation techniques, IPEN Webinar 2021
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Passons à la pratique !

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