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École de technologie supérieure

Responsable(s) de cours : Ulrich Aïvodji


PLAN DE COURS

Automne 2022
GTI720 : Protection des renseignements personnels (3 crédits)





Préalables
Aucun préalable requis
Unités d'agrément
Données non disponibles




Qualités de l'ingénieur

Qn
Qualité visée dans ce cours  
Qn
  Qualité visée dans un autre cours  
  Indicateur enseigné
  Indicateur évalué
  Indicateur enseigné et évalué



Descriptif du cours

Les renseignements personnels sont des données permettant d’identifier de manière directe ou indirecte un individu. Ce cours aborde les concepts fondamentaux de la protection des renseignements personnels, notamment leur potentiel d’inférence, les propriétés garantissant leur protection ainsi que les technologies d’amélioration de la confidentialité.

Au terme de ce cours, l’étudiant ou l'étudiante sera en mesure :

  • d'identifier des menaces à la vie privée et d’effectuer des études d’impact sur la vie privée;
  • de se familiariser avec les technologies d’amélioration de la confidentialité;
  • de développer des systèmes garantissant la protection des renseignements personnels.

Les sujets abordés comprennent les concepts de la protection des renseignements personnels; les techniques d’anonymisation des données; les réseaux de communication anonymes; la confidentialité interdépendante; les enjeux de protection des renseignements personnels dans les technologies web, les technologies mobiles, l’internet des objets, les services géolocalisés, les réseaux sociaux, le domaine de la santé et l’intelligence artificielle.




Objectifs du cours
  • Se familiariser avec les exigences légales et réglementaires relatives au traitement des renseignements personnels.
  • Identifier des menaces à la vie privée et effectuer des études d’impact sur la vie privée.
  • Se familiariser avec les technologies améliorant de la confidentialité et les principes de développement garantissant la protection des renseignements personnels.
  • Développer des systèmes garantissant la protection des renseignements personnels dans différents contextes, incluant le développement web et mobile, l’internet des objets, les services basés sur la localisation et l’intelligence artificielle.



Stratégies pédagogiques

La pédagogie du cours est basée sur des exposés magistraux permettant de traiter le contenu du cours et des laboratoires réalisés en équipe. Les travaux pratiques effectués au cours des séances de laboratoire permettent de se familiariser de façon pratique avec les technologies d’amélioration de la confidentialité.

Charge d’enseignement : 39 heures de cours, 24 heures de laboratoire.

 

Sur une base hebdomadaire, cela correspond à trois heures de cours, deux heures de laboratoires, et quatre heures et demi de travail hors classe. Soit un total de 145 heures de travail.




Utilisation d’appareils électroniques

L'utilisation d'appareils électroniques en classe sont interdits. Aucun enregistrement (photographie, film ou audio) ne sera toléré.




Horaire
Groupe Jour Heure Activité
01 Lundi 08:30 - 10:30 Laboratoire (Groupe A)
Lundi 10:30 - 12:30 Laboratoire (Groupe B)
Vendredi 08:30 - 12:00 Activité de cours



Coordonnées de l’enseignant
Groupe Nom Activité Courriel Local Disponibilité
01 Ulrich Aïvodji Activité de cours Ulrich.Aivodji@etsmtl.ca A-2734
01 Ulrich Aïvodji Laboratoire (Groupe A) Ulrich.Aivodji@etsmtl.ca A-2734



Cours
Semaine Contenu des cours
1 Introduction à la protection de la vie privée
2 Publication de données
3 Confidentialité différentielle I
4 Confidentialité différentielle II

5

Données de mobilité

6 Réseaux sociaux
7

Examen intra

8 Approches cryptographiques
9 Accréditations anonymes
10 Web, Mobile, IoT et Santé
11 Interdépendance
12 Intelligence artificielle
13

Sujets spéciaux




Laboratoires et travaux pratiques

Les laboratoires permettent de se familiariser de façon pratique avec les technologies d’amélioration de la confidentialité. Ils abordent des thématique tels que la ré-identification, l'anonymisation, la confidentialité différentielle, la protection des donnée de mobilité et l'apprentissage machine préservant la vie privée. Le total des points des laboratoires (100) correspond à 35 % de la note finale (voir la rubrique évaluation).

 

 




Utilisation d'outils d'ingénierie

L'étudiant se familiarise avec des outils de protection de la vie privée tels que Scikit-mob, Opacus, Adversarial Robustness Toolbox... Il implémentera également des attaques d'inférence et de mécanismes de protection en langage Python.




Évaluation
 Laboratoire   35%
Intra

Examen portant sur les cours #1 à #6 ainsi que les laboratoires ci-rattachant

30%
Final Examen récapitulatif 35%

 

Devoirs et obligations

Dans ce cours, l’étudiant sera amené à étudier des attaques d'inférence sur la vie privée. L’étudiant devra donc avoir une attitude responsable et ne pas utiliser ce savoir à des fins malveillantes. Le « Code de déontologie de l’ingénieur » définit les « Devoirs et obligations envers le public ». Ce cadre devrait s’appliquer dans ce cours.

À noter qu’une moyenne inférieure à 50% dans les évaluations individuelles entraine automatiquement un échec au cours. 

 




Double seuil
Note minimale : 50



Dates des examens intra
Groupe(s) Date
1 21 octobre 2022



Date de l'examen final
Votre examen final aura lieu pendant la période des examens finaux, veuillez consulter l'horaire à l'adresse suivante : http://etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Examens-finaux


Politique de retard des travaux
Tout travail (devoir pratique, rapport de laboratoire, rapport de projet, etc.) remis en retard sans motif valable, c’est-à-dire autre que ceux mentionnés dans le Règlement des études (1er cycle, article 7.2.7 b / cycles supérieurs, article 6.5.4 b) se verra attribuer la note zéro, à moins que d’autres dispositions ne soient communiquées par écrit par l’enseignant dans les consignes de chaque travail à remettre ou dans le plan de cours pour l’ensemble des travaux.

Dispositions additionnelles

n/a




Absence à un examen
Dans les cinq (5) jours ouvrables suivants, la tenue de son examen, l’étudiant devra justifier son absence d’un examen durant le trimestre auprès de la coordonnatrice – Affaires départementales qui en référera au directeur du département ou du SEG. Pour un examen final, l’étudiant devra justifier son absence auprès du Bureau du registraire. Dans tous les cas, l’étudiant doit effectuer sa demande en complétant le formulaire prévu à cet effet qui se trouve dans son portail Mon ÉTS/Formulaires. Toute absence non justifiée par un motif majeur (maladie certifiée par un billet de médecin, décès d’un parent immédiat, Activité compétitive d’un étudiant appartenant à un club scientifique ou un club sportif d’élite de l’ÉTS ou au programme « Alliance sport étude » ou autre) à un examen entraînera l’attribution de la note zéro (0).



Plagiat et fraude
Les clauses du « Règlement sur les infractions de nature académique de l’ÉTS » s’appliquent dans ce cours ainsi que dans tous les cours du département. Les étudiants doivent consulter le Règlement sur les infractions de nature académique (https://www.etsmtl.ca/docs/ETS/Gouvernance/Secretariat-general/Cadre-reglementaire/Documents/Infractions-nature-academique ) pour identifier les actes considérés comme étant des infractions de nature académique ainsi que prendre connaissance des sanctions prévues à cet effet.  À l’ÉTS, le respect de la propriété intellectuelle est une valeur essentielle et les étudiants sont invités à consulter la page Citer, pas plagier ! (https://www.etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Citer-pas-plagier).



Documentation obligatoire

Matériel pédagogique développé par le professeur. Disponible sur le site web du cours.

Articles disponibles sur le site web du cours complétant le matériel pédagogique.




Ouvrages de références

- Programming Differential Privacy: https://programming-dp.com/

- The Algorithmic Foundations of Differential Privacy: https://www.cis.upenn.edu/~aaroth/Papers/privacybook.pdf




Adresse internet du site de cours et autres liens utiles

Site Moodle du cours.