Privacy by Design et Big Data

Philippe Pucheral 1 Alain Rallet 2 Célia Zolynski 3
1 SMIS - Secured and Mobile Information Systems
CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : 8144, PRISM - Parallélisme, Réseaux, Systèmes, Modélisation, Inria Saclay - Ile de France
Résumé : Le développement fulgurant du Big Data dans tous les pans d'activité, sur tous les types de données, y compris données à caractère personnel (DP), introduit un challenge majeur dans la recherche d'un équilibre entre recherche et innovation et protection de la vie privée. La Privacy by design (PbD) est un mode de régulation intégrant la protection des DP dès la conception des outils de collecte et de traitement. S'ils sont simples à énoncer, les principes de PbD introduisent des verrous technologiques majeurs. Cet article analyse les limite de la PbD dans un contexte Big Data et suggère une voie nouvelle basée sur la Privacy-by-Using.
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01429075
Contributor : Philippe Pucheral <>
Submitted on : Friday, January 6, 2017 - 6:27:23 PM
Last modification on : Tuesday, October 23, 2018 - 6:30:10 PM
Document(s) archivé(s) le : Friday, April 7, 2017 - 5:49:58 PM

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PbD - Big Data.pdf
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  • HAL Id : hal-01429075, version 1

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Philippe Pucheral, Alain Rallet, Célia Zolynski. Privacy by Design et Big Data. Les big data à découvert, 2016. ⟨hal-01429075⟩

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