Dans cet article, nous présentons les principales techniques de renforcement de la confidentialité (Privacy-Enhancing Techniques - PETs) qui sont actuellement développées et utilisées par divers acteurs technologiques. Nous expliquons brièvement leurs principes et discutons de leurs complémentarités potentielles avec le framework Substra. L'objectif de cet article est d’explorer les éventuelles intégrations du framework Substra avec d'autres technologies.
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La collecte massive de données personnelles constitue un nouveau risque d’atteinte à la vie privée et les citoyens-consommateurs demandent de nouvelles garanties de sécurité à leurs représentants et leurs entreprises. Alors que les données personnelles ont été historiquement sécurisées en les anonymisant, ces méthodes s’avèrent souvent inefficaces lorsqu’on considère des modèles d’intelligence artificielle entraînés sur des données massives. De nouveaux cadres de sécurisation doivent être mis en place, qui peuvent s’appuyer soit sur la centralisation des données chez un tiers de confiance, soit sur la décentralisation des données chez une multitude d’acteurs.
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