Differentially-Private Synthetic Datasets for Confidentiality Protection of Statistical Data

点击翻译按钮获取中文摘要

«Vos réponses seront conservées confidentielles et ne seront utilisées qu'à des fins statistiques. » C'est le type de promesse qu'on vous fait habituellement lorsqu'on vous demande des données personnelles. Vous êtes vous déjà demandé comment on s'assurait de respecter cette promesse? Comment partager avec d'autres une partie du jeu de données, ou du moins les résultats de l'enquête, tout en protégeant la confidentialité de vos réponses? Mon programme de recherche s'intéresse à la confidentialité différentielle, un critère très rigoureux et relativement récent pour mesurer la confidentialité guarantie par un méchanisme de protection de données statistiques. Je travaille sur de nouvelles méthodes pour créer des jeux de données complètement synthétiques (de faux jeux de données en quelque sorte) qui satisfont ce critère de confidentialité. Ces jeux de données synthétiques ne permettront donc pas d'identifier les répondants d'une enquête ni de déduire leurs réponses aux questions de l'enquête, tout en étant assez similaires au jeu de données réel pour être utile pour des analyses statistiques. Je vais aussi adapter les méthodes d'analyse statistique habituelles aux particularité de ces nouveaux jeux de données.