Qu'est-ce qui est privé, et pourquoi s'en soucier?

Confidentialité des données et anonymisation en Python

Rebeca Gonzalez

Data engineer

Scandale Facebook et Cambridge Analytica

Incidence de la protection des données

  • Accès non autorisé aux renseignements personnels de 87 millions de personnes
  • Création de profils psychologiques d'électeurs américains
  • Influence durant des campagnes politiques

Mark Zuckerberg au tribunal, faisant face aux conséquences du non-respect des droits en matière de protection des données

Confidentialité des données et anonymisation en Python

Qu'est-ce que la vie privée?

Des personnes marchant dans la rue

Confidentialité des données et anonymisation en Python

Flux d'information et vie privée

Système de reconnaissance faciale appliqué au visage d'une femme dans la rue, avec une icône GPS au-dessus de sa tête

Confidentialité des données et anonymisation en Python

Flux d'information et vie privée

  • Comment circulent vos renseignements personnels

 

« L'aptitude à assurer des flux d'information conformes aux normes sociales et juridiques. »

Système de reconnaissance faciale appliqué au visage d'une femme dans la rue, avec une icône GPS au-dessus de sa tête

Confidentialité des données et anonymisation en Python

Renseignements personnels identifiables (PII)

Données qui, seules ou combinées à d'autres données pertinentes, permettent d'identifier une personne.

Formulaire papier avec des champs pour inscrire des renseignements personnels, et un stylo

Confidentialité des données et anonymisation en Python

PII sensibles

  • Clairement au sujet d'une personne
  • L'exposition peut causer un préjudice, de l'embarras ou des désagréments

Dessin d'un homme entouré de fenêtres contextuelles semblant afficher des renseignements personnels

Confidentialité des données et anonymisation en Python

PII sensibles

  • Nom complet
  • Numéro d'assurance sociale (NAS)
  • Renseignements financiers
  • Dossiers médicaux

Image RGPD montrant les pénalités maximales en cas de non-conformité

Confidentialité des données et anonymisation en Python

PII non sensibles

Données qui, seules, ne permettent pas de retrouver une personne

  • Genre
  • Profession
  • Code postal
  • Ville de naissance
Confidentialité des données et anonymisation en Python

PII non sensibles

Données qui, seules, ne permettent pas de retrouver une personne, comme le genre, la profession, le code postal ou la ville de naissance.

  • Genre
  • Profession
  • Code postal
  • Ville de naissance
Peuvent néanmoins servir, avec d'autres données, à identifier quelqu'un !

Texte « Chef de gouvernement en Europe » et une date de naissance, avec des traits pointant vers le visage d'Angela Merkel

1 Photo d'Angela Merkel provenant de Wikimedia Commons.
Confidentialité des données et anonymisation en Python

RGPD : Règlement général sur la protection des données (UE)

Protège les PII des personnes vivant en Europe ou dont les données y sont traitées.

Principes clés du RGPD

  1. Légalité, équité et transparence
  2. Limitation des finalités
  3. Minimisation des données
  4. Exactitude
  5. Limitation de la conservation

En savoir plus ici

Image RGPD montrant les pénalités maximales en cas de non-conformité

Confidentialité des données et anonymisation en Python

Suppression de données

Retrait d'informations ciblées pour protéger la vie privée des personnes.

Suppression d'attributs
  • Retirer complètement des colonnes
Suppression de cellules/enregistrements
  • Retirer ou remplacer des données dans des lignes ou cellules
Confidentialité des données et anonymisation en Python

Suppression d'attributs dans un ensemble de données

# Suppression d'attributs sur la PII sensible "name"
suppressed_salaries = salaries.drop('name', axis="columns")


# Explorer l'ensemble de données obtenu
suppressed_salaries.head()

     gender    status    salary     pay_basis    position_title
0    Male    Employee    64400.0    Per Annum    DEPUTY DIRECTOR
1    Male    Employee    43600.0    Per Annum    ASSOCIATE DIRECTOR
2    Male    Employee    120000.0   Per Annum    SPECIAL ASSISTANT TO THE PRESIDENT AND DEPUTY ...
3    Male    Employee    86200.0    Per Annum    LEAD ADVANCE REPRESENTATIVE
4    Male    Employee    106000.0   Per Annum    SPECIAL ASSISTANT TO THE PRESIDENT AND DIRECTO...
Confidentialité des données et anonymisation en Python

Suppression d'enregistrements dans un ensemble de données

# Explorer le DataFrame
salaries.head()

      hours    performance    salary 
0     72       51             $80,500.00 
1     20       99             $2,805,000.00 
3     75       62             $75,800.00 
4     74       58             $60,000.00 
5     70       54             $79,000.00
Confidentialité des données et anonymisation en Python

Suppression d'enregistrements dans un ensemble de données

# Supprimer les lignes avec des salaires supérieurs à 2,000,000
salaries = salaries.drop(salaries[salaries.Salary > 2000000].index)

# Voir le DataFrame résultant
salaries.head()

      hours    performance    salary 
0     72       51             80500 
2     75       62             75800 
3     74       58             60000 
4     70       54             79000 
5     68       53             62000
Confidentialité des données et anonymisation en Python

Suppression et attaques par couplage de données

Image montrant deux tableaux : à gauche, des données médicales après suppression d'attributs; à droite, des données d'inscription d'électeurs partageant certains des mêmes champs

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Passons à la pratique !

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