Dé-identification
Le processus de suppression ou de masquage des identifiants personnels des ensembles de données, rendant difficile l'identification des individus, est utilisé pour protéger la confidentialité.
Les techniques incluent la pseudonymisation (remplacement des identifiants par des clés), le k-anonymat (garantissant que les enregistrements partagent des valeurs d’attributs), la généralisation (élargissement de la granularité des données) et la suppression (omission des champs sensibles). Une désidentification efficace concilie la protection de la vie privée et l’utilité des données, et nécessite des évaluations du risque de réidentification face à l’évolution des techniques de réidentification.
Une ville publie des journaux de transport anonymisés en remplaçant les identifiants des usagers par des jetons aléatoires et en agrégeant les localisations sur des grilles de 1 km. Des tests périodiques de réidentification confirment qu’aucun trajet individuel ne peut être retracé, permettant l’exploitation des données ouvertes sans compromettre la confidentialité des usagers.
« Ce qui prenait auparavant des semaines de révisions manuelles et de travail sur les politiques est maintenant structuré et auditable dans Enzai en quelques minutes. C'est la première fois que la gouvernance de l'IA semble opérationnelle, et non théorique. »
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