Ce projet propose des ressources pédagogiques et des supports de formation dédiés à la protection des données statistiques publiques. Il s'adresse principalement aux statisticiens du service statistique public, leur offrant des présentations sur les concepts, enjeux et méthodes liés à la gestion de la confidentialité. Des fiches pratiques et des outils sont également disponibles pour faciliter la prise en main des techniques de protection des données.

Cette formation propose d'apprendre à utiliser le package GaussSuppression, un outil dédié à la protection des données tabulées par des méthodes de suppression. Elle s'adresse aux professionnels souhaitant maîtriser les techniques de confidentialité des données tout en préservant leur utilité analytique. Les participants découvrent comment appliquer ces méthodes via des exercices concrets et des cas pratiques.

Projet dédié à la protection de la vie privée des utilisateurs lors de l'utilisation de services de géolocalisation. Il propose des méthodes pour anonymiser les données de localisation tout en permettant une analyse utile des données. L'objectif est de concilier utilité des services et respect de la confidentialité des individus.

Ce projet présente un poster scientifique intitulé 'Analyse automatique des métadonnées pour la protection secondaire des données tabulaires'. Il a été exposé lors de la conférence NTTS 2025 à Bruxelles. L'objectif est de proposer une méthode innovante pour sécuriser et analyser les métadonnées des jeux de données tabulaires, notamment dans un contexte de protection des données.

MORSE est une suite d'outils dédiés aux écotoxicologues et aux régulateurs pour modéliser mathématiquement et statistiquement les données de tests de toxicité. Il permet une évaluation quantitative avancée des risques environnementaux en utilisant des méthodes innovantes, facilitant ainsi la gestion des substances chimiques et la protection des écosystèmes.

"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."

Ce projet fait partie d'une formation dédiée à la gestion des secrets dans une approche GitOps sur CPiN. Il propose deux méthodes pour sécuriser les secrets : avec SOPS pour un chiffrement direct dans le code d'infrastructure, et avec Vault pour un stockage externe sécurisé. Les secrets sont ensuite utilisés par Kubernetes sous forme d'objets sécurisés, garantissant une protection optimale des données sensibles.

Le projet app-u2f2-fido permet de sécuriser les authentifications en ligne en utilisant des clés de sécurité physiques conformes au standard FIDO U2F. Ce projet vise à renforcer la protection des données utilisateur en mettant en place une méthode d'authentification plus sûre que les mots de passe traditionnels.

Le projet steganographie permet de coder des données dans des images, offrant ainsi une méthode de protection et de transmission discrète d'informations sensibles.