avril 2023

Date : 26 avril à 14h30. Lieu : Centre d’Enseignement et de Recherche en Informatique (auditorium Ada Lovelace). Le jury sera composé de : Titre : Représentation des preuves pour la confidentialité des attributs : mise à jour bayésienne, preuves compositionnelles et calibration. Résumé : La confidentialité des attributs dans la technologie multimédia vise à masquer seulement une ou quelques caractéristiques personnelles, ou attributs, d’un individu plutôt que l’identité complète. À titre d’exemples, ces attributs peuvent être le sexe, la nationalité ou l’état de santé de l’individu. Lorsque l’attribut à cacher est discret avec un nombre fini de valeurs possibles, la croyance de l’attaquant concernant l’attribut est représentée par une distribution de probabilité discrète sur l’ensemble des valeurs possibles. La règle de Bayes est connue comme un paradigme d’acquisition d’information et montre comment la fonction de vraisemblance modifie la croyance antérieure en une croyance postérieure. Dans le cas binaire, c’est-à-dire lorsque seules deux valeurs sont possibles pour l’attribut, la fonction de vraisemblance peut être exprimée sous forme de Rapport de Vraisemblance Logarithmique (LLR). Cela est connu comme le poids des preuves et est considéré comme un bon candidat pour indiquer quelle hypothèse les données soutiennent et à quel point. La Plus d'infos