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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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This research project is based on the analysis of massive data on the NOL index and other intraoperative clinical parameters used by anesthesiologists during surgery. These parameters help them make analgesic treatment decisions in a non-communicating patient under general anesthesia and in whom it is impossible to assess pain and analgesic needs by standard questionnaires performed on awake patients. 
First, the objective is to interpret the values of this index in relation to the decisions made by the clinician. 

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