Anonymization / Sanitization
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Chambre de verre
24 March 2018 8 April 2018
Université du Québec à Montréal
Du 24 mars au 8 avril, le Groupe de recherche sur l’information et la surveillance au quotidien (GRISQ) de l’UQAM présente l’exposition « Chambre de verre », organisée en collaboration avec Crypto.Québec et l’ESN514 – École de sécurité numérique. Cet événement réunit des experts de l’UQAM qui s’intéressent aux questions de collecte des données personnelles, de surveillance […] Read more
Shonan meeting : Anonymization methods and inference attacks: theory and practice
5 March 2018 8 March 2018
Shonan village, Japan
http://shonan.nii.ac.jp/shonan/blog/2016/12/20/anonymization-methods-and-inference-attacks-theory-and-practice/ Organizers Hiroaki Kikuchi, Meiji University, Japan Josep Domingo-Ferrer, Universitat Rovira i Virgili, Spain Sébastien Gambs, Université du Québec à Montréal (UQAM), Canada Overview The democratization of mobile systems and the development of information technologies have been accompanied by a massive increase of the amount and the diversity of data collected about individuals. For instance, […] Read more
Anonymisation de mégadonnées
3 August 2017 • 11:00
PK-1140 (Pavillon Président-Kennedy, UQAM)
https://evenements.uqam.ca/detail/774224-anonymisation-de-megadonnees ANONYMISATION DE MÉGADONNÉES CONFÉRENCIER: Josep Domingo-Ferrer Chaire UNESCO vie privée Universitat Rovira i Virgili Catalogne http://crises-deim.urv.cat/jdomingo RÉSUMÉ: L’explosion des mégadonnées ouvre des possibilités d’analyse et d’inférence tellement énormes qu’elles peuvent permettre de modéler le monde et d’en prédire l’évolution avec une grande précision. Le côté obscur de cette abondance de données personelles est qu’elle complique la préservation de […] Read more
Workshop on Design Issues for a data Anonymization Competition (WODIAC)
17 July 2017
University of Minneapolis, USA
https://petsymposium.org/2017/workshop.php The analysis of large scale datasets, often refer to as Big Data, offers the possibility to realize inferences with an unprecedented level of accuracy and details. However, this massive collection of information also raises many privacy issues since most of these datasets contain personal information, which is thus sensitive by nature. As a result, […] Read more