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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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Prostate cancer is the second most frequent cancer and the fifth leading cause of cancer death among men. To improve patient outcomes, treatment must be personalized based on accurate prognosis. Nomograms already exist to identify patients at low risk for recurrence based on preoperative clinical information, but these tools do not use patients’ medical images.

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