Jimmy TEKLI : "Conception et évaluation de techniques d'anonymisation des images et des flux de données relationnels via des approches d'apprentissage automatique à BMW Group"

Résumé :

La protection des données à caractère personnel est essentielle et vitale dans notre monde axé sur les données (e.g. industrie 4.0). L’anonymisation est un processus qui modifie les données de telle manière que la personne concernée ne soit pas ou plus identifiable. Les réglementations de protection des données obligent souvent les entreprises qui utilisent des données de garantir un niveau d'anonymisation qui exige "l'irréversibilité empêchant la ré-identification de la personne concernée", en tenant compte de tous les moyens "raisonnablement
susceptibles d'être utilisés" pour l'identification. Par conséquent, nous (i) proposons et implémentons plusieurs techniques et outils d'anonymisation dans le contexte des images et des flux de données relationnels et (ii) évaluons la robustesse de ces techniques en simulant des adversaires avec plusieurs capacités d'attaque. Dans la première contribution, nous concevons et implémentons un outil d'anonymisation qui localise les caractéristiques personnelles (c'est-à-dire, identifiantes) dans les images/vidéos par des techniques de localisation basées sur des approches de « Deep Learning DL » (par exemple, la détection des objets ou la segmentation sémantique des pixels) et applique des techniques d’obfuscation par pixellisation, « blurring » ou masquage. Dans la deuxième contribution, nous proposons un « Framework » qui évalue la robustesse des techniques d’anonymisation des images et recommande la technique la plus résiliente contre des adversaires qui exécutent des attaques assistées par DL (par exemple, des attaques qui reconstruisent/reconnaissent les pixels anonymes). [...]

Composition du jury :

M. Raphaël COUTURIER Full professor Université Bourgogne Franche-Comté - Directeur de thèse
M. Richard CHBEIR Full professor Universite de Pau - Rapporteur
M. David ELIZONDO Full professor The De Montfort University - Rapporteur
M. Bechara AL BOUNA Full professor Université Antonine - Co-directeur de thèse
M. Lionel BRUNIE Full professor Laboratoire d'Informatique en Images et Systèmes d'Information (LIRIS) -  Examinateur
M. Chris CLIFTON Full professor Purdue University - Examinateur
M. Mohamed NASSAR Assistant professor University of New Haven - Examinateur

Localisation : Salle de réunion F144 - IUT Belfort-Montbéliard 19, Avenue du Maréchal Juin 90000 BELFORT