Ne laissez plus fuir vos données personnelles

Les réseaux sociaux et le partage d’informations instantanées ont révolutionné notre manière de communiquer. Notre mobile est capable d’obtenir automatiquement des renseignements, telles que notre localisation où notre activité courante. Ces informations, qui peuvent être analysées et recoupées, exposent notre vie privée. Plus pernicieux encore, les données personnelles contenues dans nos smartphones peuvent être divulguées, sans que nous en soyons avertis, via les applications qui y sont installées.

Deux chercheurs de l’EPFL, sous la direction de Jean-Pierre Hubaux, ont mis au point une application intelligente qui, passé le stade d’apprentissage, décide à la place de l’utilisateur quels renseignements elle peut transmettre ou non, et avec quel niveau de détail. Une expérimentation à grande échelle sur l’OS mobile Android est prévue pour la fin de l’été 2014 afin de fournir des données réelles pour valider l’approche et affiner l’outil.

Comment garder le contrôle ?
Jusqu’ici, avant d’accepter un nouvel «ami» sur Facebook, il fallait s’astreindre à cocher manuellement de nombreux paramètres afin de définir le degré d’intimité avec ses amis et le type d’information à partager. Igor Bilogrevic et Kevin Huguenin, du Laboratoire pour les communications informatiques et leurs applications 1 (LCA1), ont développé le premier système semi-automatique qui filtre les informations du téléphone mobile qui peuvent être transmises à une tierce partie (un ami ou un service en ligne) ou accessible via une application.

Intelligent, ce logiciel apprend au fur et à mesure de son utilisation, les critères - l’heure de la journée, la localisation, ou le lien avec la personne ou l’application voulant accéder à l’information - qui influencent la décision de l’utilisateur. Il assimile les informations comme le font les logiciels qui reconnaissent la voix ou l’écriture, pour pouvoir prendre à terme la décision de manière automatique. Il peut être également entrainé de manière ludique en procédant à un ping-pong ciblé de questions-réponses appelé active learning ou en corrigeant a posteriori les décisions incorrectes prises par le logiciel.

Recherche utilisateurs
Une première phase d’évaluation, basée sur des questionnaires de mise en situation, vient de se terminer avec l’aide d’un panel d’utilisateurs avertis. Elle a permis de répondre à de nombreuses questions sur les habitudes des gens qui utilisent les réseaux sociaux, l’efficacité de l’active learning et démontré que le système d’automatisation était fiable entre 80% et 90%.
A présent, les chercheurs ont besoin de confronter leur travail à des données d’utilisation réelle. L’application SPISM "Smart Privacy-aware Information-Sharing Mechanism", devrait être téléchargeable à partir de la fin de l’été.