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Ingénierie des Systèmes d'Information

Networking and Information Systems
1633-1311
Revue des sciences et technologies de l'information
 

 ARTICLE VOL 23/1 - 2018  - pp.63-87  - doi:10.3166/isi.23.1.63-87
TITRE
Anonymisation de données par généralisation. Méthode avec guidage

TITLE
Anonymizing data by generalization. A guided method

RÉSUMÉ
De nombreux algorithmes ont été proposés pour l’anonymisation des données personnelles, permettant de minimiser le risque de ré-identification tout en préservant l’utilité des données. Dans cet article, nous décrivons une approche fondée sur les modèles qui guide l’éditeur de données dans son processus d’anonymisation. Le guidage, informatif ou suggestif, permet non seulement de choisir l’algorithme le plus pertinent, mais aussi de paramétrer cet algorithme en tenant compte des caractéristiques des données et du contexte. Dans cet article, nous nous intéressons aux algorithmes de généralisation de micro-données. Un processus de rétro-ingénierie des outils existants a permis d’extraire certaines connaissances. Nous les stockons avec toutes les connaissances liées à l’anonymisation, tant théoriques qu’expérimentales, dans une ontologie.


ABSTRACT
Many algorithms allow data owners to anonymize personal data, aiming at avoiding disclosure risk without losing data utility. In this paper, we describe a model-driven approach guiding the data owner during the anonymization process. The guidance, informative or suggestive, helps the data owner not only in choosing the most relevant algorithm but also in defining the best input values for the algorithm, given the characteristics of data and the context. In this paper, we focus on generalization algorithms for micro-data. We conducted a reverse engineering process in order to extract some knowledge from existing anonymization tools. The knowledge about anonymization, both theoretical and experimental, is managed thanks to an ontology.


AUTEUR(S)
Feten BEN FREDJ, Nadira LAMMARI, Isabelle COMYN-WATTIAU

MOTS-CLÉS
guidage, sécurité, ontologie, méthodologie, respect de la vie privée, anonymisation, approche guidée par les modèles.

KEYWORDS
guidance, security, ontology, methodology, privacy, anonymization, model-driven approach.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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