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Protéger la confidentialité des renseignements personnels à l’aide de la statistique

Présenté par

Formation continue ULaval

Conférences midi

Que se soit avec des organisations gouvernementales, avec une entreprise nous offrant un service ou encore dans le cadre de recherches scientifiques, nous partageons tous les jours de multiples renseignements personnels. Quels sont les risques de divulgation associés à ces partages? Comment les organisations s’assurent-elles de protéger nos renseignements?

Anne-Sophie Charest, professeure agrégée au Département de mathématiques et statistiques et co-chercheure de FONCER en SDRDS, vous propose un survol des méthodes statistiques utilisées pour la protection de la confidentialité. Elle abordera en particulier la confidentialité différentielle, une mesure formelle de confidentialité proposée il y a une quinzaine d’années et maintenant utilisée par plusieurs géants du web et certaines agences statistiques.

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Projet en vedette

Ce projet de recherche se base sur l’analyse de données massives portant sur l’index NOL et d’autres paramètres cliniques intraopératoires utilisés par les anesthésistes durant une chirurgie. Ces paramètres les aident à prendre des décisions de traitements analgésiques chez un patient non-communiquant sous anesthésie générale et chez qui il est impossible d’évaluer la douleur et les besoins en analgésiques par les questionnaires habituels réalisés sur patients éveillés.

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