Phd position f / m méthodes de protection de la vie privée pour la recherche médicale
Inria

Phd position f / m méthodes de protection de la vie privée pour la recherche médicale

France 15 janv. 2021

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DÉTAILS OPPORTUNITÉ

Université étatique
Région
Pays hôte
Date limite
15 janv. 2021
Niveau d'études
Type d'opportunité
Spécialités
Pays éligibles
Cette opportunité est destiné à tous les pays
Région éligible
Toutes les régions

Ce poste de doctorant sera soutenu par le projet ANR-PMR sur les méthodes de protection de la vie privée pour la recherche médicale. Ce projet est une collaboration entre l'équipe MAGNET (INRIA-Lille, https://team.inria.fr/magnet/), l'équipe MYRIAD (INSA-Lyon) et PRIVATICS (INRIA-Lyon, INSA-Lyon).

Si ce poste sera au sein de l'équipe MAGNET à Lille, il se fera donc en collaboration avec les autres équipes du projet PMR et impliquera les déplacements et / ou réunions appropriés. De plus, pour la validation de la recherche, nous collaborerons avec un ou plusieurs hôpitaux, par exemple l'équipe INCLUDE du CHU-Lille.

Étant donné la prise de conscience croissante des risques liés au traitement des données pour la vie privée, il existe un intérêt croissant pour un apprentissage préservant la vie privée. Cependant, les lacunes de l'état de la technique limitent l'applicabilité du paradigme d'apprentissage préservant la vie privée. Premièrement, la plupart des approches supposent de manière trop optimiste un cadre honnête mais curieux. Deuxièmement, la plupart des approches considèrent une tâche d'apprentissage isolément, sans tenir compte du contexte dans lequel l'interrogation est une activité récurrente. Nous étudierons de nouveaux algorithmes et modèles qui comblent ces lacunes. Entre autres, (i) nos algorithmes combineront les propriétés de préservation de la confidentialité de la confidentialité différentielle avec la sécurité offerte par la cryptographie et (ii) basés sur des modèles de flux d'informations dans des processus de traitement de données intégrés, nous construirons des modèles plus raffinés analysant les implications des requêtes répétées . Nous démontrerons l'utilité de notre nouvelle théorie et de nos nouveaux algorithmes en proposant des stratégies pour les appliquer de manière réaliste à des problèmes significatifs du monde réel illustrés par des cas d'utilisation dans le domaine médical.


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