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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Dades bibliogràfiques
Autor principal: Michel, Axel, 1991-
Altres autors: Nguyen, Benjamin, 1976- (Directeur de thèse, Oponent), Laurent, Maryline, 19..- (Oponent), Killijian, Marc-Olivier, 19..- (Oponent), Dao, Thi Bich Hanh, 19..- (Oponent), Castelluccia, Claude, 19..- (Oponent), Domingo-Ferrer, Josep (Oponent), Pucheral, Philippe (Oponent)
Format: Thèse et Mémoire papier
Idioma:Anglais
Publicat: Blois (INSA CVL), 2019.
Matèries:
Nota: Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire d'Informatique Fondamentale d'Orléans / LIFO (Laboratoire)
Autre(s) contribution(s) : Benjamin Nguyen, Maryline Laurent, 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

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