Personalising privacy contraints in Generalization-based Anonymization Models
Les bénéfices engendrés par les études statistiques sur les données personnelles des individus sont nombreux, que ce soit dans le médical, l'énergie ou la gestion du trafic urbain pour n'en citer que quelques-uns. Les initiatives publiques de smart-disclosure et d'ouverture des donnée...
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| Tác giả chính: | |
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| Tác giả khác: | , , , , , , |
| Định dạng: | Thèse numérique |
| Ngôn ngữ: | Anglais |
| Được phát hành: |
2019.
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| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | Accès au texte intégral http://www.theses.fr/2019ISAB0001/abes https://theses.hal.science/tel-02414240 |
| Chú thích: |
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 / LIFO (Laboratoire) Autre(s) contribution(s) : Josep Domingo-Ferrer (Président du jury) ; Benjamin Nguyen, Maryline Laurent-Maknavicius, Marc-Olivier Killijian, Thi Bich Hanh Dao, Claude Castelluccia, Josep Domingo-Ferrer, Philippe Pucheral (Membre(s) du jury) |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Variante du titre: | Personnalisation de protection de la vie privée sur des modèles d'anonymisation basés sur des généralisations |