On peut avoir des détails sur la thèse ? L’objectif au moins.
J’ai du mal à voir comment on peut constituer un jeu de donnée en garantissant (j’imagine) que les données restent chez soi (vu que c’est un des objectifs d’owncloud), un minimum d’information doit filtrer.
Par exemple pour calculer une moyenne (genre si on veut calculer la moyenne de l’age des gens qui participent) on peut faire ça de manière incrémentale. Ça nécessite deux nombre : un nombre pour la somme et un nombre pour le nombre de personne dont l’age a été sommé, la moyenne étant la division des deux. Si on imagine une chaîne entre les participants, le premier passe ces deux nombre au suivant, le second connaît l’age du premier (ce n’est plus vrai opur les suivants) ... donc le premier ne doit pas passer directement l’info au second. Il pourrait passer par un tiers, l’expérimentateur, mais de même, l’expérimentateur doit peut en déduire l’âge du premier.
J’ai lu des trucs sur les systèmes homomorphes : http://www.pourlascience.fr/ewb_pages/a/article-chiffrement-homomorphe-deleguer-des-calculs-sans-divulguer-les-donnees-35907.php mais dans le cadre d’une expérience scientifique (ouverte), il peut être de bon ton de publier ses données anonymisées pour soumettre son analyse aux autres chercheurs qui voudraient refaire des calculs. Dans ce cas la question deviendrait, est-il possible de créer un jeu de données anonymisé de manière homomorphe, s’il s’agit d’effectuer les calculs chez les clients ?
Plus simplement, s’il s’agit simplement de constituer un jeu de données anonymisé, l’expérimentateur à une « clé privée », diffuse la clé publique à l’ensemble des participants qui chiffrent leurs données, agrègent ces données chiffrées entre eux puis finissent par renvoyer un jeu complet à l’expérimentateur qui a la clé de décryptage sans que l’expérimentateur puisse savoir qui a envoyé quoi mais en pouvant décrypter l’ensemble grâce à sa clé.
Une fois ce jeu anonymisé constitué, il peut servir à toutes les analyses qu’on veut ...
[^] # Re: Cozy ?
Posté par thoasm . En réponse au journal Comment concilier partage de ses données personnelles et vie privée ?. Évalué à 2.
On peut avoir des détails sur la thèse ? L’objectif au moins.
J’ai du mal à voir comment on peut constituer un jeu de donnée en garantissant (j’imagine) que les données restent chez soi (vu que c’est un des objectifs d’owncloud), un minimum d’information doit filtrer.
Par exemple pour calculer une moyenne (genre si on veut calculer la moyenne de l’age des gens qui participent) on peut faire ça de manière incrémentale. Ça nécessite deux nombre : un nombre pour la somme et un nombre pour le nombre de personne dont l’age a été sommé, la moyenne étant la division des deux. Si on imagine une chaîne entre les participants, le premier passe ces deux nombre au suivant, le second connaît l’age du premier (ce n’est plus vrai opur les suivants) ... donc le premier ne doit pas passer directement l’info au second. Il pourrait passer par un tiers, l’expérimentateur, mais de même, l’expérimentateur doit peut en déduire l’âge du premier.
J’ai lu des trucs sur les systèmes homomorphes : http://www.pourlascience.fr/ewb_pages/a/article-chiffrement-homomorphe-deleguer-des-calculs-sans-divulguer-les-donnees-35907.php mais dans le cadre d’une expérience scientifique (ouverte), il peut être de bon ton de publier ses données anonymisées pour soumettre son analyse aux autres chercheurs qui voudraient refaire des calculs. Dans ce cas la question deviendrait, est-il possible de créer un jeu de données anonymisé de manière homomorphe, s’il s’agit d’effectuer les calculs chez les clients ?
Plus simplement, s’il s’agit simplement de constituer un jeu de données anonymisé, l’expérimentateur à une « clé privée », diffuse la clé publique à l’ensemble des participants qui chiffrent leurs données, agrègent ces données chiffrées entre eux puis finissent par renvoyer un jeu complet à l’expérimentateur qui a la clé de décryptage sans que l’expérimentateur puisse savoir qui a envoyé quoi mais en pouvant décrypter l’ensemble grâce à sa clé.
Une fois ce jeu anonymisé constitué, il peut servir à toutes les analyses qu’on veut ...