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Tech & Science Google est un outil de sourcing ouvert pour les scientifiques des données afin de protéger les informations privées

13:35  05 septembre  2019
13:35  05 septembre  2019 Source:   theverge.com

L'île Henderson, paradis bleu noyé sous un océan de déchets plastiques

L'île Henderson, paradis bleu noyé sous un océan de déchets plastiques L'île Henderson se trouve au centre du gyre subtropical du Pacifique Sud, un gigantesque tourbillon océanique qui tourne dans le sens inverse des aiguilles d'une monde. C'est pour son "écologie pratiquement intacte" que l'île Henderson, atoll désert du Pacifique, fut inscrite en 1988 sur la liste du patrimoine mondial. Elle est aujourd'hui noyée sous un océan de déchets plastiques face auquel les scientifiques se disent démunis. Rattachée à la colonie britannique de Pitcairn, l'île se trouve à mi-chemin entre la Nouvelle-Zélande et le Pérou, distants d'environ 5.500 kilomètres.

Google a annoncé aujourd'hui qu'il s'approvisionne en open source pour sa soi-disant bibliothèque différentielle de confidentialité, un outil interne que la société utilise pour tirer en toute sécurité des informations à partir d'ensembles de données qui contiennent le les informations personnelles privées et sensibles de ses utilisateurs.

Google is open sourcing a tool for data scientists to help protect private information © Illustration par Alex Castro / La confidentialité différentielle Verge

est une approche cryptographique de la science des données, en particulier en ce qui concerne l'analyse, qui permet à une personne s'appuyant sur une analyse assistée par logiciel de tirer des enseignements d'ensembles de données massifs tout en protégeant la confidentialité des utilisateurs. Il le fait en mélangeant de nouvelles données utilisateur avec du «bruit blanc» artificiel, comme l'explique par Andy Greenberg de Wired. De cette façon, les résultats d'une analyse ne peuvent pas être utilisés pour démasquer des individus ou permettre à un tiers malveillant de retracer un point de données vers une source identifiable.

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La technique est le fondement de l'approche d'Apple en matière d'apprentissage automatique axé sur la confidentialité , par exemple. Il permet à Apple d'extraire des données des utilisateurs d'iPhone, de les anonymiser statistiquement et de tirer des informations utiles qui peuvent l'aider à améliorer, par exemple, ses algorithmes Siri au fil du temps.

Google veut que la confidentialité différentielle soit accessible aux scientifiques des données dans tous les domaines

Google fait de même avec Chrome en utilisant ce qu'il appelle Randomized Aggregatable Privacy-Preserving Ordinal Response , ou RAPPOR, un outil de confidentialité différentielle pour analyser et tirer des informations à partir de son navigateur qui empêche les informations sensibles comme les historiques de navigation personnels d'être traçables. Plus tôt cette année, Google a également ouvert un outil pour sa plate-forme de formation TensorFlow AI, appelé TensorFlow Privacy , qui permet aux chercheurs d'utiliser la confidentialité differentia pour protéger les données des utilisateurs tout en formant des algorithmes d'IA.

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Mais il existe un certain nombre d'autres secteurs, comme les soins de santé et la sociologie, où la confidentialité différentielle peut être utile, souligne Google. «Ce type d'analyse peut être mis en œuvre de différentes manières et à de nombreuses fins différentes», écrit Miguel Guevara, chef de produit Google au bureau de confidentialité et de protection des données de l'entreprise, dans un article de blog . «Par exemple, si vous êtes un chercheur en santé, vous voudrez peut-être comparer la durée moyenne de séjour des patients dans divers hôpitaux afin de déterminer s'il existe des différences dans les soins. La confidentialité différentielle est un moyen analytique très sûr de garantir que les cas d'utilisation comme celui-ci sont traités de manière à préserver la confidentialité. »

Dans une interview séparée avec The Verge, Guevara a déclaré que la quête de Google pour développer une approche différentielle de la confidentialité de l'analyse des données pour ses propres outils internes était longue, difficile et gourmande en ressources, bien plus que la société ne le pensait initialement. C'est pourquoi Google espère que, grâce au sourçage ouvert de sa bibliothèque sur GitHub , il pourra aider les organisations et les particuliers sans les ressources d'une grande entreprise technologique de la Silicon Valley à analyser les données avec une approche tout aussi rigoureuse de la confidentialité.

"Nous avons utilisé des méthodes différentiellement privées pour créer des fonctionnalités utiles dans nos produits, comme la fréquentation d'une entreprise au cours d'une journée ou la popularité d'un plat de restaurant particulier dans Google Maps, et améliorer Google Fi", écrit Guevara. «De la médecine au gouvernement en passant par les entreprises et au-delà, nous espérons que ces outils open source aideront à produire des informations qui profitent à tous.»

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