Dernière mise à jour: 2022-07-18
Bonjour !
Je m’appelle Damien Desfontaines — aussi connu
sous le pseudo Ted, ou bien n’importe quel autre pseudo reconnu par
l’expression régulière (Ted)+ — et ceci est la version
sérieuse de ma page Web personnelle. La version plus amusante, quoique
plus à jour depuis un petit bout de temps, peut être trouvée
par ici (en anglais).
À propos de moi
Je fais partie de l'équipe scientifique de
Tumult Labs, une startup spécialisée en
confidentialité
différentielle.
Avant ça, je dirigeais l'équipe de conseil en anonymisation à Google. Mon
métier, c'est de faire en sorte que ça soit facile d'anonymiser des
données de façon sûre.
En décembre 2020, j'ai soutenu ma thèse en informatique à
l'ETH Zürich, effectuée à mi-temps au
sein du laboratoire de
sécurité de l'information, sous
la supervision de
David Basin.
Précédemment, j'ai fait mes études à
l’École normale supérieure, où j'ai obtenu
un master de logique mathématique et d’informatique théorique appelé le
LMFI.
Avant ça, j’ai suivi la première année du
MPRI, un master
d’informatique orienté « recherche ».
Vous pouvez trouver plus d'informations sur mon
profil LinkedIn.
Je suis aussi @TedOnPrivacy
sur Twitter (mais j'y parle majoritairement anglais).
Articles scientifiques
Au cours de mes deux stages de master, j'ai travaillé sur des problèmes
d'informatique fondamentale.
-
Cristian S. Calude,
Damien Desfontaines.
Universality and Almost Decidability.
Fundamenta Informaticae,
2015
(PDF,
résumé : on peut peut-être approximer le
problème de l'arrêt !)
-
Cristian S. Calude,
Damien Desfontaines.
Anytime Algorithms for Non-Ending Computations.
IJFCS,
2015
(PDF,
version longue du précédent)
-
Laurent Bienvenu,
Damien Desfontaines,
Alexander Shen.
What Percentage of Programs Halt?.
ICALP,
2015
(PDF,
résumé : en fait non, on peut pas.)
-
Laurent Bienvenu,
Damien Desfontaines,
Alexander Shen.
Generic algorithms for halting problem and optimal machines revisited.
LMCS,
2015
(PDF, version longue du précédent)
Depuis, je travaille sur des techniques
d'anonymisation de données.
-
Damien Desfontaines,
Andreas Lochbihler,
David Basin.
Cardinality Estimators do not Preserve Privacy.
PETS,
2019
(PDF,
article de blog,
vidéo de ma présentation,
résumé : quand on compte des gens, on ne peut pas se souvenir de
qui on a déjà compté sans se souvenir de qui on a déjà compté.)
✨ Prix du meilleur papier écrit et présenté par un étudiant ✨
-
Pern Hui Chia,
Damien Desfontaines,
Milinda Perera,
Daniel Simmons-Marengo,
Chao Li,
Wei-Yen Day,
Qiushi Wang,
Miguel Guevara.
KHyperLogLog: Estimating Reidentifiability and Joinability of Large Data at Scale.
IEEE S&P,
2019
(PDF,
vidéo de la présentation de Pern,
résumé : une technique futée pour estimer à quel point il est
facile de réidentifier des gens dans des énormes bases de données.)
-
Royce J Wilson,
Celia Yuxin Zhang,
William Lam,
Damien Desfontaines,
Daniel Simmons-Marengo,
Bryant Gipson.
Differentially Private SQL with Bounded User Contribution.
PETS,
2020
(PDF,
vidéo de la présentation de Royce,
résumé : un système pour anonymiser des données de façon simple
et sûre.)
-
Damien Desfontaines,
Balázs Pejó.
SoK: Differential Privacies.
PETS,
2020
(PDF,
vidéo de ma présentation,
résumé : une liste catégorisée de toutes les variantes et
extensions de la
confidentialité différentielle,
un concept central en anonymisation.)
-
Gregory A Wellenius,
Swapnil Vispute,
Valeria Espinosa,
Alex Fabrikant,
Thomas C Tsai,
Jonathan Hennessy,
Brian Williams,
Krishna Gadepalli,
Adam Boulanger,
Adam Pearce,
Chaitanya Kamath,
Arran Schlosberg,
Catherine Bendebury,
Charlotte Stanton,
Shailesh Bavadekar,
Christopher Pluntke,
Damien Desfontaines,
Benjamin Jacobson,
Zan Armstrong,
Bryant Gipson,
Royce J Wilson,
Andrew Widdowson,
Katherine Chou,
Andrew Oplinger,
Tomer Shekel,
Ashish K Jha,
Evgeniy Gabrilovich.
Impacts of US State-Level Social Distancing Policies on Population
Mobility and COVID-19 Case Growth During the First Wave of the
Pandemic.
Nature Communications,
2021
(HTML,
résumé : une étude sur l'efficacité des mesures de distanciation
sociale lors de l'épidémie du COVID-19 aux États-Unis, utilisant des
données anonymisées d'utilisateurs de services Google.)
-
Damien Desfontaines,
James Voss,
Bryant Gipson,
Chinmoy Mandayam.
Differentially private partition selection.
PETS,
2022
(PDF,
poster
pour TPDP 2020,
résumé : une technique optimisée pour publier des statistiques
sur un domaine inconnu de façon privée.)
-
Damien Desfontaines,
Esfandiar Mohammadi,
David Basin,
Elisabeth Krahmer.
Differential privacy with partial knowledge.
Pas encore publié
(PDF,
article de blog,
résumé : une adaptation de la confidentialité différentielle qui
modèle un attaquant avec une connaissance limitée sur les données.)
Autres publications
J'ai un blog en anglais où je discute
essentiellement d'anonymisation en termes simples. Je conseille de
commencer par ma
série sur la confidentialité différentielle,
j'ai eu des bons retours à son sujet. J'ai aussi un
blog en français, mais il n'est plus vraiment
actif.
J'ai publié ma thèse en ligne sous la forme de
pages Web. Son index indique les sections lisibles sans trop de maths,
pour que ce travail puisse être accessible aux personnes sans expertise
préalable du domaine.
Pendant l'épidémie de COVID-19, j'ai participé à plusieurs efforts pour
publier des données anonymisées provenant d'utilisateurs de Google, pour
aider chercheurs et pouvoirs publics à comprendre et limiter la crise
sanitaire. Pour trois de ces projects, nous avons publié une description
technique du processus d'anonymisation:
En 2020, j'ai été interviewé par l'ACM
avec mon collègue
Miguel Guevara
pour parler de nos efforts dans le domaine de la confidentialité
différentielle. L'interview
(PDF)
a été publiée dans
ACM Queue et
Communications of the ACM.
Enfin, j'écris du code de temps en temps. J'ai notamment contribué aux
bibliothèques de confidentialité différentielles à Google ; une partie de
ces outils sont
open source.
Plus récemment, je travaille sur
Tumult Analytics,
une bibliothèque de confidentialité différentielle open source
conçue par mes collègues et moi-même à
Tumult Labs.
Trucs que j’aime, projets personnels
- J’aime beaucoup cuisiner ! Vous trouverez sur mon site tout
un tas de recettes délicieuses,
testées et approuvées.
- J’aime bien les jeux de rôle sur table, et je suis parfois maître
de jeu lors de parties ou de campagnes de
Donjons & Dragons.
- Quand j’ai du temps à perdre, j’écris de temps en temps des
alexandrins. Si vous aimez la poésie, vous devriez jeter un œil à
une version en vers de la
Déclaration des Droits de l’Homme et du Citoyen.
que j’ai coécrit avec quelques amis, ou bien le
résumé de ma thèse.
Si vous trouvez ça amusant,
rejoignez-nous
sur irc.ulminfo.fr #alexandrins!
- J’ai travaillé comme « khôlleur » en mathématiques au lycée
Louis-le-Grand. J’aime beaucoup les exercices de maths compliqués,
vous trouverez ici
quelques-uns de mes préférés.
- J’aime les langages de programmation faciles à comprendre et à
utiliser sans faire trop de bêtises, par exemple
Go ou
OCaml.
- J’écoute de la musique à peu près en permanence. J’aime le
trip-hop, le
ska, le
metal symphonique, le
jazz,
l’électro, la
musique classique,
hip-hop, les
mélanges d'un peu tout,
parfois en même temps
et c’est vraiment difficile de m’arrêter là sans ajouter des
liens vers les sites de tout un tas d’autres artistes.
- J’aime skier et admirer les
montagnes savoyardes enneigées
quand l’hiver vient (tiens, cette référence perd
de son sens,
en français).
Pour me contacter, le mieux et d'envoyer un courriel à l’adresse
se.niatnofsed@neimad (attention si
vous essayez de la copier-coller). Vous pouvez aussi m'envoyer un message
sur Twitter, mais il y a
plus de chances que je le rate. J'utilise aussi WhatsApp et Signal,
demandez-moi mon numéro si c'est votre moyen de communication
préféré.
J'aime aussi beaucoup envoyer et recevoir des cartes postales. Si
c'est aussi votre truc, n'hésitez pas à me demander mon adresse
postale ♥
