Ce service permet aux utilisateurs, chercheurs et partenaires de signaler les vulnérabilités ou erreurs détectées dans les produits et services numériques de la DINUM. Les signalements sont analysés pour renforcer la sécurité et la fiabilité des systèmes, conformément aux principes de transparence et de protection des données. La politique encadre ce processus en garantissant la confidentialité des rapporteurs et l'utilisation des informations uniquement pour corriger les failles.

Matomo est une plateforme libre et open source dédiée à l'analyse d'audience web. Elle permet aux propriétaires de sites internet de mesurer précisément le trafic, les comportements des visiteurs et les performances de leurs plateformes. Contrairement à d'autres solutions, Matomo garantit la confidentialité des données en les hébergeant sur les serveurs de l'utilisateur, sans partage avec des tiers. L'outil propose des fonctionnalités avancées comme le suivi des cohortes, des entonnoirs de conversion et désormais le suivi des interactions avec les chatbots IA.

Plateforme d'analyse web libre et respectueuse de la vie privée qui permet de mesurer le trafic, les interactions des utilisateurs et l'engagement sur les sites web. Elle offre des outils avancés comme le suivi des cohortes, des entonnoirs et désormais l'analyse des interactions avec les chatbots IA. Les données sont hébergées localement pour garantir la confidentialité et la conformité RGPD.

Ce projet vise à développer des méthodes de garantie de la confidentialité des données, telles que l'anonymisation, la génération de données de synthèse et la differential privacy. Il s'inscrit dans le cadre du programme 10% et a pour objectif de protéger les données personnelles et de garantir la conformité avec le RGPD.

"Le projet sdc\_experiments a pour but d'expérimenter différentes méthodes de Statistical Disclosure Control (SDC) pour protéger la confidentialité des données lors de l'analyse statistique. Il permet de générer des statistiques anonymisées en appliquant des techniques de protection des données sensibles."

Le projet synthetic-data-sdc permet de générer des données synthétiques, respectant les contraintes et les exigences de confidentialité des données personnelles. Il facilite le développement et les tests en simulant des scénarios complexes et variés, tout en préservant la privacy des utilisateurs.

AGATA est un système d'information sécurisé dédié à la gestion des dossiers médicaux administratifs pour les instances médicales ministérielles et départementales. Il permet aux gestionnaires RH de saisir et suivre les demandes dématérialisées des agents publics, tout en garantissant la confidentialité des données. L'outil facilite la transmission des dossiers entre les administrations et les conseils médicaux via une interface dédiée, sans accès aux données médicales sensibles.

Générateur de substitution d'identifiants permettant de préserver la confidentialité des données avant leur transfert sur la plateforme HDH. Il pseudonymise les identifiants contenus dans les données, évitant ainsi les fuites de données personnelles.

Plateforme sécurisée permettant aux utilisateurs autorisés d'accéder à des données sensibles via une authentification forte. Elle centralise les diagnostics réseau et restreint l'accès aux informations critiques pour garantir la confidentialité et l'intégrité des données.

MuDEBS est un framework événementiel distribué permettant de gérer la distribution de données contextuelles dans l'Internet des Objets. Il offre des fonctionnalités de communication et de gestion de connexions entre différentes entités du système, ainsi que l'application de politiques de sécurité et de confidentialité aux données distribuées.