The cumate gene-switch: a system for regulated expression in mammalian cells

Affiliation: Sophie Broussau, Amelie Pilotte & Bernard Massie : Départment de microbiologie et immunologie, Faculté de médecine, Université de Montréal

Wireless privacy and personalized location-based services: the challenge of translating the legal framework into business practices

L'avancement des communications sans-fil permet l'obtention de nouveaux services bases sur l'habileté des fournisseurs de services sans-fil à déterminer avec précision, et avec l'utilisation de technologies de pistage, la localisation et position géographiquement d'appareils sans-fil Cette habileté permet d'offrir aux utilisateurs de sans-fil de nouveaux services bases sur la localisation et la position géographique de leur appareil. Le développement des services basés sur la localisation des utilisateurs de sans-fil soulevé certains problèmes relatifs à la protection de la vie privée qui doivent être considérés. En effet, l'appareil sans-fil qui suit et enregistre les mouvements de I 'utilisateur permet un système qui enregistre et entrepose tous les mouvements et activités d'un tel utilisateur ou encore qui permet l'envoi de messages non anticipes à ce dernier. Pour ce motif et afin de protéger la vie privée des utilisateurs de sans-fil, une compagnie désirant développer ou déployer une technologie permettant d'offrir ce genre de services personnalisés devra analyser l'encadrement légal touchant la protection des données personnelles--lequel est dans certains cas vague et non approprié à ce nouveau contexte--ainsi que la position de l'industrie dans ce domaine, et ce, afin d'être en mesure de traduire cet encadrement en pratiques commerciales. Cette analyse permettra d'éclairer le fournisseur de ces services sur la façon d'établir son modèle d'affaires et sur le type de technologie à développer afin d'être en mesure de remédier aux nouveaux problèmes touchant la vie privée tout en offrant ces nouveaux services aux utilisateurs de sans-fil.

Web2.0, knowledge sharing and privacy in E-learning

Quand le E-learning a émergé il ya 20 ans, cela consistait simplement en un texte affiché sur un écran d'ordinateur, comme un livre. Avec les changements et les progrès dans la technologie, le E-learning a parcouru un long chemin, maintenant offrant un matériel éducatif personnalisé, interactif et riche en contenu. Aujourd'hui, le E-learning se transforme de nouveau. En effet, avec la prolifération des systèmes d'apprentissage électronique et des outils d'édition de contenu éducatif, ainsi que les normes établies, c’est devenu plus facile de partager et de réutiliser le contenu d'apprentissage. En outre, avec le passage à des méthodes d'enseignement centrées sur l'apprenant, en plus de l'effet des techniques et technologies Web2.0, les apprenants ne sont plus seulement les récipiendaires du contenu d'apprentissage, mais peuvent jouer un rôle plus actif dans l'enrichissement de ce contenu. Par ailleurs, avec la quantité d'informations que les systèmes E-learning peuvent accumuler sur les apprenants, et l'impact que cela peut avoir sur leur vie privée, des préoccupations sont soulevées afin de protéger la vie privée des apprenants. Au meilleur de nos connaissances, il n'existe pas de solutions existantes qui prennent en charge les différents problèmes soulevés par ces changements. Dans ce travail, nous abordons ces questions en présentant Cadmus, SHAREK, et le E-learning préservant la vie privée. Plus précisément, Cadmus est une plateforme web, conforme au standard IMS QTI, offrant un cadre et des outils adéquats pour permettre à des tuteurs de créer et partager des questions de tests et des examens. Plus précisément, Cadmus fournit des modules telles que EQRS (Exam Question Recommender System) pour aider les tuteurs à localiser des questions appropriées pour leur examens, ICE (Identification of Conflits in Exams) pour aider à résoudre les conflits entre les questions contenu dans un même examen, et le Topic Tree, conçu pour aider les tuteurs à mieux organiser leurs questions d'examen et à assurer facilement la couverture des différent sujets contenus dans les examens. D'autre part, SHAREK (Sharing REsources and Knowledge) fournit un cadre pour pouvoir profiter du meilleur des deux mondes : la solidité des systèmes E-learning et la flexibilité de PLE (Personal Learning Environment) tout en permettant aux apprenants d'enrichir le contenu d'apprentissage, et les aider à localiser nouvelles ressources d'apprentissage. Plus précisément, SHAREK combine un système recommandation multicritères, ainsi que des techniques et des technologies Web2.0, tels que le RSS et le web social, pour promouvoir de nouvelles ressources d'apprentissage et aider les apprenants à localiser du contenu adapté. Finalement, afin de répondre aux divers besoins de la vie privée dans le E-learning, nous proposons un cadre avec quatre niveaux de vie privée, ainsi que quatre niveaux de traçabilité. De plus, nous présentons ACES (Anonymous Credentials for E-learning Systems), un ensemble de protocoles, basés sur des techniques cryptographiques bien établies, afin d'aider les apprenants à atteindre leur niveau de vie privée désiré.

Towards a Privacy-enhanced Social Networking Site

L’avénement des réseaux sociaux, tel que Facebook, MySpace et LinkedIn, a fourni une plateforme permettant aux individus de rester facilement connectés avec leurs amis, leurs familles ou encore leurs collègues tout en les encourageant activement à partager leurs données personnelles à travers le réseau. Avec la richesse des activités disponibles sur un réseau social, la quantité et la variété des informations personnelles partagées sont considérables. De plus, de part leur nature numérique, ces informations peuvent être facilement copiées, modifiées ou divulguées sans le consentement explicite de leur propriétaire. Ainsi, l’information personnelle révélée par les réseaux sociaux peut affecter de manière concrète la vie de leurs utilisateurs avec des risques pour leur vie privée allant d’un simple embarras à la ruine complète de leur réputation, en passant par l’usurpation d’identité. Malheureusement, la plupart des utilisateurs ne sont pas conscients de ces risques et les outils mis en place par les réseaux sociaux actuels ne sont pas suffisants pour protéger efficacement la vie privée de leurs utilisateurs. En outre, même si un utilisateur peut contrôler l’accès à son propre profil, il ne peut pas contrôler ce que les autres révèlent à son sujet. En effet, les “amis” d’un utilisateur sur un réseau social peuvent parfois révéler plus d’information à son propos que celui-ci ne le souhaiterait. Le respect de la vie privée est un droit fondamental pour chaque individu. Nous pré- sentons dans cette thèse une approche qui vise à accroître la prise de conscience des utilisateurs des risques par rapport à leur vie privée et à maintenir la souveraineté sur leurs données lorsqu’ils utilisent un réseau social. La première contribution de cette thèse réside dans la classification des risques multiples ainsi que les atteintes à la vie privée des utilisateurs d’un réseau social. Nous introduisons ensuite un cadre formel pour le respect de la vie privée dans les réseaux sociaux ainsi que le concept de politique de vie privée (UPP). Celle-ci définie par l’utilisateur offre une manière simple et flexible de spécifier et communiquer leur attentes en terme de respect de la vie privée à d’autres utilisateurs, tiers parties ainsi qu’au fournisseur du réseau social. Par ailleurs, nous dé- finissons une taxonomie (possiblement non-exhaustive) des critères qu’un réseau social peut intégrer dans sa conception pour améliorer le respect de la vie privée. En introduisant le concept de réseau social respectueux de la vie privée (PSNS), nous proposons Privacy Watch, un réseau social respectueux de la vie privée qui combine les concepts de provenance et d’imputabilité afin d’aider les utilisateurs à maintenir la souveraineté sur leurs données personnelles. Finalement, nous décrivons et comparons les différentes propositions de réseaux sociaux respectueux de la vie privée qui ont émergé récemment. Nous classifions aussi ces différentes approches au regard des critères de respect de la vie privée introduits dans cette thèse.

Cadre juridique de l'utilisation de la biométrie au Québec : sécurité et vie privée

La biométrie, appliquée dans un contexte de traitement automatisé des données et de reconnaissance des identités, fait partie de ces technologies nouvelles dont la complexité d’utilisation fait émerger de nouveaux enjeux et où ses effets à long terme sont incalculables. L’envergure des risques suscite des questionnements dont il est essentiel de trouver les réponses. On justifie le recours à cette technologie dans le but d’apporter plus de sécurité, mais, vient-elle vraiment apporter plus de protection dans le contexte actuel? En outre, le régime législatif québécois est-il suffisant pour encadrer tous les risques qu’elle génère? Les technologies biométriques sont flexibles en ce sens qu’elles permettent de saisir une multitude de caractéristiques biométriques et offrent aux utilisateurs plusieurs modalités de fonctionnement. Par exemple, on peut l’utiliser pour l’identification tout comme pour l’authentification. Bien que la différence entre les deux concepts puisse être difficile à saisir, nous verrons qu’ils auront des répercussions différentes sur nos droits et ne comporteront pas les mêmes risques. Par ailleurs, le droit fondamental qui sera le plus touché par l’utilisation de la biométrie sera évidemment le droit à la vie privée. Encore non bien compris, le droit à la vie privée est complexe et son application est difficile dans le contexte des nouvelles technologies. La circulation des données biométriques, la surveillance accrue, le détournement d’usage et l’usurpation d’identité figurent au tableau des risques connus de la biométrie. De plus, nous verrons que son utilisation pourra avoir des conséquences sur d’autres droits fondamentaux, selon la manière dont le système est employé. Les tests de nécessité du projet et de proportionnalité de l’atteinte à nos droits seront les éléments clés pour évaluer la conformité d’un système biométrique. Ensuite, le succès de la technologie dépendra des mesures de sécurité mises en place pour assurer la protection des données biométriques, leur intégrité et leur accès, une fois la légitimité du système établie.