Rendre PosgreSQL différentiellement privé pour une IA transparente – DIFPRIPOS
L’objectif général est de proposer un outil d’interprétation de requêtes SQL « respectueux de la vie privée » au sens de la confidentialité différentielle s’intégrant dans PostgreSQL. Ces requêtes iront de la forme Select-Project-Join-Aggregation (SPJA) aux exports de releases (DUMP) d’une partie de la base pour pouvoir travailler sur celle-ci comme si elle ne contenait aucune donnée sensible. Ce projet s’appuie sur l’outil en production PostgreSQL Anonymizer développé par la société Dalibo, qui est membre du consortium. Précisément, l’objectif principal est d’étendre les modèles d’anonymisation déjà intégrés dans cet outil (pseudonymisation, k-anonymat et ajout de bruit) à d’autres modèles vérifiant la DP, existant ou à construire, pour des requêtes SPJA et DUMP, de les intégrer à PostgreSQL Anonymizer et interdire les inférences individuelles à partir des réponses à ces requêtes.
Coordination du projet
Jean-François COUCHOT (INSTITUT FRANCHE-COMTE ELECTRONIQUE MECANIQUE THERMIQUE ET OPTIQUE - SCIENCES ET TECHNOLOGIES)
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Partenariat
LIFO EA 4022 LABORATOIRE D'INFORMATIQUE FONDAMENTALE D'ORLÉANS
LIRIS UMR 5205 - LABORATOIRE D'INFORMATIQUE EN IMAGE ET SYSTEMES D'INFORMATION
FEMTO-ST INSTITUT FRANCHE-COMTE ELECTRONIQUE MECANIQUE THERMIQUE ET OPTIQUE - SCIENCES ET TECHNOLOGIES
DALIBO
Centre Inria de Saclay
Aide de l'ANR 338 076 euros
Début et durée du projet scientifique :
September 2023
- 48 Mois
