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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

Membre étudiant : Gabriel Couture

Ce projet consiste à établir les bonnes pratiques en gestion des données de santé et à construire une infrastructure logicielle afin de les appliquer.

Nous avons développé des pipelines qui permettent de récupérer quotidiennement les données de traitements de curiethérapie afin de calculer et stocker leurs indices dosimétriques dans une base de données dédiée à la recherche. Ces indices sont essentiels à la planification des traitements en radiothérapie et à l’estimation de leur qualité.

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