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Protection des données & respect de la vie privéeEA Big Data et IA (STI)
Protection des données & respect de la vie privée
Unité d'enseignement EA Big Data et IA · S08T_BDA1 | Code EC S08A_BD1-2
6ECTS (UE)
1Coefficient
21:20Heures
Séquencement
↳ Clemente Patrice
↳ Nguyen Benjamin
Objectifs pédagogiques
Comprendre les enjeux de la protection des données personnelles dans un contexte d’analyse de données croissant (Big Data). Être capable de réaliser un processus d’anonymisation de données tabulaires. Être capable de réaliser une Etude d’Impact de Vie Privée (EIVP). Être capable de réaliser une analyse de données de type classification ou clustering avec respect de la vie privée.
Pré-requis
| Module | Unité d'enseignement | Semestre |
|---|---|---|
| Bases de données | Développement et Mathématiques pour l'ingénieur | S6 |
Programme
- Sécurité des SGBD : Chiffrement, Contrôle d’Accès
- Analyse de données : Classification et clustering
- Anonymisation
- Confidentialité différentielle
- Etude d’Impact de Vie Privée
Modalités d'évaluation
- Examen final + Etude d’impact à rendre
Références bibliographiques
Compétences
4| Réf. | Verbe | Description | Niveau |
|---|---|---|---|
| C1_1 | résoudre | un problème d'analyse (classification et clustering) de données personnelles | 3 |
| C1_4 | rédiger | une étude d'impact de vie privée (EIVP) | 2 |
| C1_4 | mettre en place | le chiffrement d'une base de données | 3 |
| C2_1 | mettre en place | l'anonymisation d'une base de données | 3 |
Compétences SecNumEdu
| Compétence | Heures cours | Heures pratique | Niveau entrée | Niveau sortie |
|---|---|---|---|---|
| Sécurité des bases de données | 8.66 | 8.66 | 1 | 2 |
| Sécurité des SGBD : Chiffrement, Contrôle d’Accès, Analyse de données : Classification et clustering, Anonymisation, Confidentialité différentielle, Etude d’Impact de Vie Privée | ||||
| Aspects sociaux et sociétaux | 2 | 2 | 0 | 1 |
| Ingénierie sociale, phishing, respect de la vie privée. | ||||