Anonymisation de données liées en utilisant la confidentialité différentielle
Cette thèse étudie le problème de la protection de la vie privée dans le LinkedOpen Data (ou LOD , en français web des données ouvertes ou encore donnéesliées ouvertes ). Ce travail se situe à l intersection d une longue série de travaux sur laconfidentialité des données et le LOD. Notre objectif es...
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| Autor principal: | |
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| Altres autors: | , , , , |
| Format: | Thèse numérique |
| Idioma: | Anglais |
| Publicat: |
2023.
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| Accés en línia: | Accès au texte intégral http://www.theses.fr/2023ISAB0009/abes |
| Nota: |
Titre provenant de l'écran-titre Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire ; 2012-....) Partenaire(s) de recherche : Laboratoire d'informatique fondamentale d'Orléans (Orléans ; 1987-....) (Laboratoire) Autre(s) contribution(s) : Jean-François Couchot (Président du jury) ; Benjamin Nguyen, Jean-François Couchot, Catuscia Palamidessi, Angela Bonifati, Cédric Eichler (Membre(s) du jury) ; Catuscia Palamidessi, Angela Bonifati (Rapporteur(s)) |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Variante du titre: | Anonymisation de données liées en utilisant la confidentialité différentielle |