Anonymisation et données synthétiques — Méthodes, outils et applications
Un atelier pratique d'une journée couvrant tout le champ de l'anonymisation des données et des données synthétiques — fondements juridiques, identité et risque, les techniques SDC essentielles, la pratique de sdcMicro, la mesure de l'utilité et la génération moderne de données synthétiques.
Programme
Introduction et fondements juridiques
Pourquoi l'anonymisation est importante et le cadre juridique dans lequel elle s'inscrit.
Le concept d'identité dans l'anonymisation
Ce que l'identité et la réidentification signifient réellement pour les microdonnées.
Aperçu méthodologique général
Le panorama des méthodes d'anonymisation et de données synthétiques.
Techniques d'anonymisation essentielles
Microagrégation, recodage local, suppression locale et données synthétiques classiques.
Risque de réidentification
Scénarios d'attaquant et mesures de risque, illustrés par des exemples.
Mesures de l'utilité
Utilité générale et spécifique à un cas d'usage — concepts et exemples.
Pratique avec sdcMicro
Deux sessions pratiques appliquant les méthodes dans R avec sdcMicro.
Génération de données synthétiques
Approches statistiques vs. approches d'apprentissage profond et LLM pour les données synthétiques.
Intervenants Murat Sariyar (Bern University of Applied Sciences) · Matthias Templ (FHNW)