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Concept
Confidentialité différentielle
Résumé
La confidentialité différentielle, en bases de données et parfois associé à la cryptographie, est une propriété d'anonymisation pouvant être atteinte via différents mécanismes. Celle-ci vise à définir une forme de protection de résultats de requêtes faites à une de bases de données en minimisant les risques d'identification des entités qu'elle contient, si possible en maximisant la pertinence des résultats de la requête.
Elle permet notamment l'exploitation statistique de données individuelles agrégées, sans compromettre la vie privée des individus.
La notion d'intimité différentielle est une formalisation du concept intuitif de confidentialité dans le contexte des bases de données statistiques.
Un tiers de confiance dépositaire d'une base de données d'informations sensibles (par exemple dossiers médicaux, registres d'électeurs, métadonnées de courriels) peut souhaiter fournir des informations statistiques, globales sur ces données. Cependant, cela pourrait révéler des informations confidentielles sur les individus. En fait, de nombreuses approches visant à anonymiser des documents publics (telles que le k-anonymat) ont échoué quand les chercheurs ont réussi à identifier les données personnelles en reliant plusieurs bases de données séparément inoffensives.
Elle est parfois présentée comme une « martingale » permettant aux entreprises du numérique d'exploiter les données de leurs utilisateurs, notamment à des fins mercantiles, sans compromettre leur vie privée. Mais, selon Yves-Alexandre de Montjoye (Imperial College, Londres) : « [elle] ne doit pas devenir la solution miracle à tous les problèmes. C'est une belle théorie qui fournit des garanties formelles mais cela reste une technique parmi d'autres dans la boîte à outils de l'"ingénieur en vie privée". À lui ensuite de bien choisir. »
De 2006 à 2009, Netflix organisa une compétition offrant US à quiconque pourrait améliorer de 10% son système de recommandation (i.e. filtrage collaboratif). La société fournissait un jeu de données permettant aux candidats d'entraîner leurs modèles.
Source officielle
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