L’OFS a développé Lomas, une plateforme open source utilisant la confidentialité différentielle pour analyser des données en protégeant les informations personnelles.
L’Office fédéral de la statistique (OFS) a récemment annoncé avoir développé une plateforme dédiée à l’analyse confidentielle des données. Appelée Lomas, cette plateforme s’appuie sur un concept de confidentialité différentielle. Ainsi, elle introduit un « bruit » contrôlé pour protéger les informations personnelles, permettant ainsi l’analyse sans compromettre la confidentialité.
Cette approche est cruciale pour des secteurs sensibles comme la santé. En phase de démonstration, Lomas a été testée en collaboration avec l’INSEE sur des données publiques via le datalab Onyxia. Étant open source, la plateforme bénéficie de la transparence et de l’amélioration continue par la communauté mondiale.
Selon l’OFS, Lomas représente une avancée majeure pour l’analyse sécurisée des données publiques, facilitant une exploitation plus large des informations tout en respectant des normes strictes de confidentialité.
En pratique, les utilisateurs peuvent exécuter des algorithmes sur les jeux de données sans accès direct, permettant ainsi des analyses sans risques de divulgation. La confidentialité différentielle est un cadre mathématique garantissant qu’aucune information individuelle ne peut être déduite des résultats globaux, ce qui est particulièrement pertinent dans les analyses de données sensibles. L’utilisation de cette technologie permet d’équilibrer les besoins de recherche et les exigences de protection des données personnelles.
Ce principe de traitement pourrait transformer la manière dont les données publiques sont analysées et protégées à l’échelle mondiale. En tant que plateforme open source, Lomas invite la communauté de développeurs à contribuer à son amélioration, renforçant ainsi la confiance et la transparence du système.
Qu’est-ce que la confidentialité différentielle?
La confidentialité différentielle est un concept mathématique destiné à protéger la confidentialité des individus dans des ensembles de données. Elle vise à garantir qu’aucune information individuelle ne peut être inférée des résultats globaux des analyses de données. Voici quelques points clés pour développer ce concept :
- Introduction de bruit statistique : La confidentialité différentielle ajoute un bruit contrôlé (des modifications aléatoires) aux données ou aux résultats des requêtes. Ce bruit rend difficile l’identification des individus dans l’ensemble de données, même pour ceux qui connaissent certaines informations sur l’individu en question.
- Garantie de confidentialité : Le niveau de confidentialité est contrôlé par un paramètre appelé epsilon (ε). Un epsilon plus faible signifie une protection plus forte de la confidentialité, mais peut réduire la précision des résultats. En pratique, cela implique un compromis entre la précision des analyses et la protection de la confidentialité.
- Robustesse aux attaques : La confidentialité différentielle protège contre divers types d’attaques, y compris celles où l’attaquant dispose d’informations auxiliaires sur les individus dans l’ensemble de données. Elle garantit que la probabilité de certaines réponses reste presque la même, que la donnée d’un individu soit incluse ou non.
- Applications pratiques : Ce concept est utilisé par des entreprises et des institutions pour partager des informations utiles tout en protégeant la vie privée. Par exemple, des géants de la technologie comme Google et Apple l’utilisent pour collecter des statistiques d’utilisation tout en assurant la confidentialité des utilisateurs.
- Exemples concrets : Une application courante est l’analyse de données médicales où il est crucial de protéger la confidentialité des patients. En utilisant la confidentialité différentielle, les chercheurs peuvent obtenir des insights sur les tendances de santé publique sans risquer de révéler des informations personnelles sensibles.
En résumé, la confidentialité différentielle permet de tirer parti des avantages des grandes données tout en minimisant les risques pour la vie privée individuelle. Elle représente une avancée significative pour les analyses de données sécurisées et respectueuses de la confidentialité.
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