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.

• 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.

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.

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.

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. 

n/a

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.

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

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

Site Moodle du cours.