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Presentations at an Academic or Professional conference (2017), 35ème Congrès INFORSID (INFormatique des ORganisations et Systèmes d’Information et de Décision)

Approche guidée pour l’anonymisation de bases de données

BENFREDJ F., LAMMARI N., COMYN-WATTIAU Isabelle

L’anonymisation des données personnelles requiert l’utilisation d’algorithmes complexes permettant de minimiser le risque de ré-identification tout en préservant l’utilité des données. Dans cet article, nous décrivons une approche fondée sur les modèles qui guide le propriétaire des données dans son processus d’anonymisation. Le guidage peut être informatif ou suggestif. Il permet de choisir l’algorithme le plus pertinent en fonction des caractéristiques des données mais aussi de l’usage ultérieur des données anonymisées. Le guidage a aussi pour but de définir les bons paramètres à appliquer à l’algorithme retenu. Dans cet article, nous nous focalisons sur les algorithmes de généralisation de micro-données. Les connaissances liées à l’anonymisation tant théoriques qu’expérimentales sont stockées dans une ontologie.

BENFREDJ, F., LAMMARI, N. and COMYN-WATTIAU, I. (2017). Approche guidée pour l’anonymisation de bases de données. In: 35ème Congrès INFORSID (INFormatique des ORganisations et Systèmes d’Information et de Décision).