Les bouleversements engendrés par les nouveaux moyens de communication des données publiques de même que les multiples possibilités offertes par le réseau Internet, telles que le stockage des informations, la mémoire sans faille et l'utilisation des moteurs de recherche, présentent des enjeux majeurs liés à la protection de la vie privée. La diffusion des données publiques en support numérique suscite un changement d'échelle dans le temps et dans l'espace et elle modifie le concept classique de publicité qui existait dans l'univers papier. Nous étudierons les moyens de respecter le droit à la vie privée et les conditions d'accès et d'utilisation des données personnelles, parfois à caractère sensible, contenues dans les documents publics diffusés sur Internet. Le cas particulier des données accessibles dans les banques de données judiciaires exige des solutions particulières : il s'agit de trouver l'équilibre nécessaire entre le principe de transparence judiciaire et le droit à la vie privée. / The upheavals generated by the new means of disseminating public data, together with the multiple possibilities offered by the Internet, such as information storage, comprehensive memory tools and the use of search engines, give rise to major issues related to privacy protection. The dissemination of public data in digital format causes a shift in our scales of time and space, and changes the traditional concept ofpublic nature previously associated with the "paper" universe. We will study the means of protecting privacy, and the conditions for accessing and using the personal information, sometimes of a "sensitive" nature, which is contained in the public documents posted on the Internet. The characteristics of the information available through judicial data banks require special protection solutions, so that the necessary balance can be found between the principle of judicial transparency and the right to privacy. / "Mémoire présenté à la faculté des études supérieures en vue de l'obtention du grade de maître en droit (LL.M.)"

De nos jours, les réseaux sociaux ont considérablement changé la façon dont les personnes prennent des photos qu’importe le lieu, le moment, le contexte. Plus que 500 millions de photos sont partagées chaque jour sur les réseaux sociaux, auxquelles on peut ajouter les 200 millions de vidéos échangées en ligne chaque minute. Plus particulièrement, avec la démocratisation des smartphones, les utilisateurs de réseaux sociaux partagent instantanément les photos qu’ils prennent lors des divers événements de leur vie, leurs voyages, leurs aventures, etc. Partager ce type de données présente un danger pour la vie privée des utilisateurs et les expose ensuite à une surveillance grandissante. Ajouté à cela, aujourd’hui de nouvelles techniques permettent de combiner les données provenant de plusieurs sources entre elles de façon jamais possible auparavant. Cependant, la plupart des utilisateurs des réseaux sociaux ne se rendent même pas compte de la quantité incroyable de données très personnelles que les photos peuvent renfermer sur eux et sur leurs activités (par exemple, le cas du cyberharcèlement). Cela peut encore rendre plus difficile la possibilité de garder l’anonymat sur Internet dans de nombreuses situations où une certaine discrétion est essentielle (politique, lutte contre la fraude, critiques diverses, etc.).Ainsi, le but de ce travail est de fournir une mesure de protection de la vie privée, visant à identifier la quantité d’information qui permettrait de ré-identifier une personne en utilisant ses informations personnelles accessibles en ligne. Premièrement, nous fournissons un framework capable de mesurer le risque éventuel de ré-identification des personnes et d’assainir les documents multimédias destinés à être publiés et partagés. Deuxièmement, nous proposons une nouvelle approche pour enrichir le profil de l’utilisateur dont on souhaite préserver l’anonymat. Pour cela, nous exploitons les évènements personnels à partir des publications des utilisateurs et celles partagées par leurs contacts sur leur réseau social. Plus précisément, notre approche permet de détecter et lier les évènements élémentaires des personnes en utilisant les photos (et leurs métadonnées) partagées au sein de leur réseau social. Nous décrivons les expérimentations que nous avons menées sur des jeux de données réelles et synthétiques. Les résultats montrent l’efficacité de nos différentes contributions. / Today, social networking has considerably changed why people are taking pictures all the time everywhere they go. More than 500 million photos are uploaded and shared every day, along with more than 200 hours of videos every minute. More particularly, with the ubiquity of smartphones, social network users are now taking photos of events in their lives, travels, experiences, etc. and instantly uploading them online. Such public data sharing puts at risk the users’ privacy and expose them to a surveillance that is growing at a very rapid rate. Furthermore, new techniques are used today to extract publicly shared data and combine it with other data in ways never before thought possible. However, social networks users do not realize the wealth of information gathered from image data and which could be used to track all their activities at every moment (e.g., the case of cyberstalking). Therefore, in many situations (such as politics, fraud fighting and cultural critics, etc.), it becomes extremely hard to maintain individuals’ anonymity when the authors of the published data need to remain anonymous.Thus, the aim of this work is to provide a privacy-preserving constraint (de-linkability) to bound the amount of information that can be used to re-identify individuals using online profile information. Firstly, we provide a framework able to quantify the re-identification threat and sanitize multimedia documents to be published and shared. Secondly, we propose a new approach to enrich the profile information of the individuals to protect. Therefore, we exploit personal events in the individuals’ own posts as well as those shared by their friends/contacts. Specifically, our approach is able to detect and link users’ elementary events using photos (and related metadata) shared within their online social networks. A prototype has been implemented and several experiments have been conducted in this work to validate our different contributions.

Les données personnelles sont d’une importance avérée pour presque tous les secteurs d’activité économiques grâce à toute la connaissance qu’on peut en extraire. Pour preuve, les plus grandes entreprises du monde que sont: Google, Amazon, Facebook et Apple s’en servent principalement pour fournir de leurs services. Cependant, bien que les données personnelles soient d’une grande utilité pour l’amélioration et le développement de nouveaux services, elles peuvent aussi, de manière intentionnelle ou non, nuire à la vie privée des personnes concernées. En effet, plusieurs études font état d’attaques réalisées à partir de données d’entreprises, et ceci, bien qu’ayant été anonymisées. Il devient donc nécessaire de définir des techniques fiables, pour la protection de la vie privée des personnes tout en garantissant l’utilité de ces données pour les services. Dans cette optique, l’Europe a adopté un nouveau règlement (le Règlement Général sur la Protection des Données) (EU, 2016) qui a pour but de protéger les données personnelles des citoyens européens. Cependant, ce règlement ne concerne qu’une partie du problème puisqu’il s’intéresse uniquement à la protection de la vie privée, alors que l’objectif serait de trouver le meilleur compromis entre vie privée et utilité des données. En effet, vie privée et utilité des données sont très souvent inversement proportionnelles, c’est ainsi que plus les données garantissent la vie privée, moins il y reste d’information utile. Pour répondre à ce problème de compromis entre vie privée et utilité des données, la technique la plus utilisée est l’anonymisation des données. Dans la littérature scientifique, l’anonymisation fait référence soit aux mécanismes d’anonymisation, soit aux métriques d’anonymisation. Si les mécanismes d’anonymisation sont utiles pour anonymiser les données, les métriques d’anonymisation sont elles, nécessaires pour valider ou non si le compromis entre vie privée et utilité des données a été atteint. Cependant, les métriques existantes ont plusieurs défauts parmi lesquels, le manque de précision des mesures et la difficulté d’implémentation. De plus, les métriques existantes permettent de mesurer soit la vie privée, soit l’utilité des données, mais pas les deux simultanément; ce qui rend plus complexe l’évaluation du compromis entre vie privée et utilité des données. Dans cette thèse, nous proposons une approche nouvelle, permettant de mesurer à la fois la vie privée et l’utilité des données, dénommée Discrimination Rate (DR). Le DR est une métrique basée sur la théorie de l’information, qui est pratique et permet des mesures d’une grande finesse. Le DR mesure la capacité des attributs à raffiner un ensemble d’individus, avec des valeurs comprises entre 0 et 1; le meilleur raffinement conduisant à un DR de 1. Par exemple, un identifiant a un DR égale à 1 étant donné qu’il permet de raffiner complètement un ensemble d’individus. Grâce au DR nous évaluons de manière précise et comparons les mécanismes d’anonymisation en termes d’utilité et de vie privée (aussi bien différentes instanciations d’un même mécanisme, que différents mécanismes). De plus, grâce au DR, nous proposons des définitions formelles des identifiants encore appelés informations d’identification personnelle. Ce dernier point est reconnu comme l’un des problèmes cruciaux des textes juridiques qui traitent de la protection de la vie privée. Le DR apporte donc une réponse aussi bien aux entreprises qu’aux régulateurs, par rapport aux enjeux que soulève la protection des données personnelles / Personal data promise relevant improvements in almost every economy sectors thanks to all the knowledge that can be extracted from it. As a proof of it, some of the biggest companies in the world, Google, Amazon, Facebook and Apple (GAFA) rely on this resource for providing their services. However, although personal data can be very useful for improvement and development of services, they can also, intentionally or not, harm data respondent’s privacy. Indeed, many studies have shown how data that were intended to protect respondents’ personal data were finally used to leak private information. Therefore, it becomes necessary to provide methods for protecting respondent’s privacy while ensuring utility of data for services. For this purpose, Europe has established a new regulation (The General Data Protection Regulation) (EU, 2016) that aims to protect European citizens’ personal data. However, the regulation only targets one side of the main goal as it focuses on privacy of citizens while the goal is about the best trade-off between privacy and utility. Indeed, privacy and utility are usually inversely proportional and the greater the privacy, the lower the data utility. One of the main approaches for addressing the trade-off between privacy and utility is data anonymization. In the literature, anonymization refers either to anonymization mechanisms or anonymization metrics. While the mechanisms are useful for anonymizing data, metrics are necessary to validate whether or not the best trade-off has been reached. However, existing metrics have several flaws including the lack of accuracy and the complexity of implementation. Moreover existing metrics are intended to assess either privacy or utility, this adds difficulties when assessing the trade-off between privacy and utility. In this thesis, we propose a novel approach for assessing both utility and privacy called Discrimination Rate (DR). The DR is an information theoretical approach which provides practical and fine grained measurements. The DR measures the capability of attributes to refine a set of respondents with measurements scaled between 0 and 1, the best refinement leading to single respondents. For example an identifier has a DR equals to 1 as it completely refines a set of respondents. We are therefore able to provide fine grained assessments and comparison of anonymization mechanisms (whether different instantiations of the same mechanism or different anonymization mechanisms) in terms of utility and privacy. Moreover, thanks to the DR, we provide formal definitions of identifiers (Personally Identifying Information) which has been recognized as one of the main concern of privacy regulations. The DR can therefore be used both by companies and regulators for tackling the personal data protection issues

My master thesis is dedicated to the registry and anonymisation of contracts in general, but also discusses the various reasons of origin, significance and function of the register of agreements. It also addresses contract registry from the standpoint of Czech legal order. Moreover, this paper examines contract disclosure, eGovernment development in Czech republic, as well as the implementation of person data protection. In my research I am analyzing the subject of anonymisation of contracts in the National film archive, and also the methods and options of anonymisation. In addition, the part of my research deals with the statistics of the published contracts and orders. I hereby declare that this master thesis only include current scientific literature, online resources and relative legal norms.

Ce mémoire propose une démarche pour définir des politiques de sécurité adaptées aux systèmes d'informations et de communication en santé et social (SICSS). Ces systèmes couvrent l'ensemble des besoins généralement trouvés dans les autres domaines : interopérabilité des systèmes, complexité des organisations, sensibilité des informations et diversité des exigences de sécurité (confidentialité, intégrité, disponibilité et auditabilité).<br />Le but de la méthode présentée est de réaliser un bon compromis entre le respect du principe du moindre privilège et la flexibilité du contrôle d'accès. La première étape consiste à décrire le système, identifier les informations à protéger et caractériser les menaces. La politique de sécurité vient ensuite spécifier comment contrer ces menaces, en exprimant d'une part, un ensemble de propriétés de sécurité qui doivent être satisfaites, et d'autre part, un ensemble de règles permettant de modifier l'état de protection du système. Les politiques de sécurité que nous proposons ont l'originalité de tenir compte du contexte et de l'interopérabilité, et d'être suffisamment souples pour prendre en compte toute amélioration, changement ou mise à jour dans le système.<br />Par ailleurs, un nouveau modèle de contrôle d'accès est ici présenté : le modèle Or-BAC (pour Organization-Based Access Control). Ce modèle permet de prendre en compte des informations de contexte dans l'expression des règles, afin de spécifier un contrôle d'accès fin et adapté. Il est aussi un moyen de spécifier, dans un cadre homogène, plusieurs politiques de sécurité pour des organisations différentes devant coopérer. Or-BAC n'est pas restreint aux permissions, mais permet également de définir des interdictions, des obligations et des recommandations. À cet égard, Or-BAC est capable de spécifier des politiques de sécurité pour les SICSS, comme il peut être appliqué à une gamme très large d'applications complexes, interopérables et distribuées. <br />Or-BAC est d'abord représenté par des diagrammes UML, puis dans un nouveau langage logique fondé sur la logique déontique. Il est par ailleurs intégré dans une modélisation UML d'une démarche sécuritaire globale spécifiant les aspects statiques et dynamiques des phases d'authentification et d'autorisation.<br />Enfin, un prototype a été développé pour illustrer l'application de la politique et du modèle de sécurité dans le cas d'un centre dentaire.