Sébastien Gambs

Biographie

Sébastien Gambs est professeur au département d’informatique de l’UQAM et titulaire de la Chaire de recherche du Canada en analyse respectueuse de la vie privée et éthique des données massives.

Ses intérêts de recherche principaux portent sur la protection de la vie privée dans le monde numérique, avec un accent particulier sur les problématiques de respect de la vie privée dans le contexte de la géolocalisation. Il a aussi contribué à la recherche en protection de la vie privée dans les domaines d’applications suivants : réseaux sociaux, systèmes distribués et gestion de l’identité ainsi que les technologies de protection de la vie privée.

Il est aussi intéressé à résoudre des questions scientifiques à long terme telles que les tensions existantes entre l’analyse des données massives et le respect de la vie privée ainsi que les problématiques éthiques telles que l’équité, la transparence et l’imputabilité algorithmique soulevées par les systèmes personnalisés. Ainsi, il est le principal investigateur sur le projet multidisciplinaire Legalia qui s’intéresse au développement éthique et responsable de l’intelligence artificielle en droit qui a été financé par le programme du FRQ AUDACE.

Il a aussi participé au comité scientifique d’élaboration de la déclaration de Montréal pour l’IA responsable, au comité de travail du FRQ qui est responsable de la mise à jour des lignes directrices en éthique concernant les projets de recherche en données massives et intelligence artificielle et depuis janvier 2019 il a rejoint le comité de travail dans le dossier de la gouvernance responsable des données de l’administration publique dans un contexte de données massives mis en place par le gouvernement provincial.

Sujets d'intérêts

  • Protection of Privacy, with a particular strong focus on location privacy
  • Privacy research in : differential privacy, privacy issues in social networks, privacy in distributed systems, privacy-preserving data mining and privacy-preserving identity management.
  • Addressing the tension between privacy and the analysis of Big Data
  • Artificial Intelligence, Machine Learning (in particular Unsupervised Learning) and Quantum Information Processing
Claire Guichemerre, Tristan AllardSofiane AzogaghSébastien GambsMarc-Olivier Killijian et Amr El Abbadi
"Privacy-Preserving Distributed Spectral Centrality Measures based on Fully Homomorphic Encryption"Conférence sur la Gestion de Données–Principes, Technologies et Applications2024
"Crypto'Graph: Leveraging Privacy-Preserving Distributed Link Prediction for Robust Graph Learning"Proceedings of the Fourteenth ACM Conference on Data and Application Security and Privacy199-2102024
Voncarlos Marcelo de AraújoSébastien GambsRobert MichaudHadrien Lautraite et Léo Schneider, Clément Chion
"Membership inference attack for beluga whales discrimination"Ecological Informatics771023882024
Zineb Garroussi, Antoine LegrainSébastien Gambs et Vincent Guatrais, Brunilde Sansò
"Data privacy for Mobility as a Service"2310.106632023
"RSSI-Based Fingerprinting of Bluetooth Low Energy Devices"SCITEPRESS242-2532023
Julien FerryUlrich AïvodjiSébastien Gambs et Marie-José Huguet, Mohamed Siala
"SoK: Taming the Triangle - On the Interplays between Fairness, Interpretability and Privacy in Machine Learning"2308.161912023
"Crypto'Graph: Leveraging Privacy-Preserving Distributed Link Prediction for Robust Graph Learning"2309.108902023
Héber Hwang Arcolezi et Sébastien Gambs
"Revealing the True Cost of Locally Differentially Private Protocols: An Auditing Perspective"123-1412024
Julien FerryUlrich AïvodjiSébastien Gambs et Marie-José Huguet, Mohamed Siala
"Probabilistic Dataset Reconstruction from Interpretable Models"2nd IEEE Conference on Secure and Trustworthy Machine Learning2024
Voncarlos Marcelo de AraújoSébastien GambsClément Chion, Robert Michaud, Léo Schneider et Hadrien Lautraite
"Membership Inference Attack for Beluga Whales Discrimination"2299.147692023
Ali Shahin Shamsabadi, Sierra Calanda Wyllie, Nicholas Franzese, Natalie DullerudSébastien Gambs et Nicolas Papernot, Xiao Wang, Adrian Weller
"Confidential-PROFITT: Confidential PROof of FaIr Training of Trees"The Eleventh International Conference on Learning Representations (ICLR)OpenReview.net2023
Héber Hwang Arcolezi, Carlos Pinzón, Catuscia Palamidessi et Sébastien Gambs
"Frequency Estimation of Evolving Data Under Local Differential Privacy"Proceedings 26th International Conference on Extending Database TechnologyOpenProceedings.org512-5252023
Tristan Allard, Louis Béziaud et Sébastien Gambs
"SNAKE Challenge: Sanitization Algorithms under Attack"Proceedings of the 32nd {ACM} International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM)ACM5010-50142023
Héber Hwang ArcoleziSébastien Gambs et Jean-François Couchot, Catuscia Palamidessi
"On the Risks of Collecting Multidimensional Data Under Local Differential Privacy"PVLDB1651126-11392023
Julien FerryUlrich AïvodjiSébastien Gambs et Marie-José Huguet, Mohamed Siala
"Improving fairness generalization through a sample-robust optimization method"Machine Learning11262131-21922023
Julien FerryUlrich AïvodjiSébastien Gambs et Marie-José Huguet, Mohamed Siala
"Exploiting Fairness to Enhance Sensitive Attributes Reconstruction"2023 IEEE Conference on Secure and Trustworthy Machine Learning (SaTML)2023
"Fair mapping"2209.006172022
Ali Shahin Shamsabadi, Mohammad Yaghini, Natalie Dullerud, Sierra Calanda WyllieUlrich AïvodjiAisha AlaagibSébastien Gambs et Nicolas Papernot
"Washing The Unwashable : On The (Im)possibility of Fairwashing Detection"Advances in Neural Information Processing Systems 35: Annual Conference on Neural Information Processing Systems, NeurIPS 20222022
Héber Hwang Arcolezi, Jean-François CouchotSébastien Gambs et Catuscia Palamidessi, Majid Zolfaghari
"Multi-Freq-LDPy: Multiple Frequency Estimation Under Local Differential Privacy in Python"Computer Security - ESORICS 2022 - 27th European Symposium on Research in Computer SecurityLecture Notes in Computer ScienceSpringer770-7752022
Ulrich AïvodjiJulien FerrySébastien Gambs et Marie-José Huguet, Mohamed Siala
"Leveraging Integer Linear Programming to Learn Optimal Fair Rule Lists"Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research13292Lecture Notes in Computer ScienceSpringer103-1192022
"PROBONITE: PRivate One-Branch-Only Non-Interactive decision Tree Evaluation"Proceedings of the 10th Workshop on Encrypted Computing & Applied Homomorphic CryptographyACM23-332022
Voncarlos Marcelo de AraújoAnkita Shukla, Clément ChionSébastien Gambs et Robert Michaud
"Machine-Learning Approach for Automatic Detection of Wild Beluga Whales from Hand-Held Camera Pictures"Sensors221141072022
Ulrich Aïvodji, Hiromi Arai, et Sébastien Gambs
"Characterizing the risk of fairwashing"35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021)2021
Sébastien GambsThéo JourdanRosin Claude Ngueveu et Antoine Boutet, Carole Frindel
"DySan: Dynamically Sanitizing Motion Sensor Data Against Sensitive Inferences through Adversarial Networks"ASIA CCS '21: Proceedings of the 2021 ACM Asia Conference on Computer and Communications Security672-68652021https://doi.org/10.1145/3433210.3453095
Sébastien GambsFrédéric Ladouceur, Antoine Laurent, Alexandre Roy-Gaumond
"Growing synthetic data through differentially-private vine copulas"Proc. Priv. Enhancing Technol.20213122-14132021DOI: https://doi.org/10.2478/popets-2021-0040
"Local Data Debiasing for Fairness Based on Generative Adversarial Training" Algorithms 1438732021https://doi.org/10.3390/a14030087
Ulrich AïvodjiJulien FerrySébastien Gambs et Marie-José Huguet, Mohamed Siala
"FairCORELS, an Open-Source Library for Learning Fair Rule Lists"CIKM '21: The 30th {ACM} International Conference on Information and Knowledge ManagementACM4665-4669102021
"Model extraction from counterfactual explanations"CoRR abs/2009.018842020https://arxiv.org/abs/2009.01884
Sébastien GambsTristan Allard, Louis Béziaud
"Online publication of court records: circumventing the privacy-transparency trade-off"CoRR abs/2007.016882020https://arxiv.org/abs/2007.01688
Sébastien GambsRosin Claude NgueveuAntoine Boutet, Carole Frindel, Théo Jourdan
"DYSAN: Dynamically sanitizing motion sensor data against sensitive inferences through adversarial networks"CoRR abs/2003.10325 2020https://arxiv.org/abs/2003.10325
"Privacy and Ethical Challenges in Big Data" FPS17-262018
Sébastien Gambs Julien Lolive et Jean-Marc Robert
"Entwining Sanitization and Personalization on Databases"AsiaCCS 207-2192018
Mohammad AlagganMathieu Cunche et Sébastien Gambs
"Privacy-preserving Wi-Fi Analytics"4-262018
Ehab ElSalamouny et Sébastien Gambs
"Optimal noise functions for location privacy on continuous regions"613-6302018
Ulrich AïvodjiSébastien Gambs et Alexandre Martin
"IOTFLA : A Secured and Privacy-Preserving Smart Home Architecture Implementing Federated Learning"IEEE Symposium on Security and Privacy Workshops175-1802019
Ulrich AïvodjiHiromi AraiOlivier FortineauSébastien GambsSatoshi Hara et Alain Tapp
"Fairwashing: the risk of rationalization"ICML161-1702019
"GAMIN: An Adversarial Approach to Black-Box Model Inversion"1906.118352019
"Agnostic data debiasing through a local sanitizer learnt from an adversarial network approach"1906.078582019
Antoine Boutet et Sébastien Gambs
"Inspect What Your Location History Reveals About You: Raising user awareness on privacy threats associated with disclosing his location data"Proceedings of the 28th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM)ACM2861-28642018
Étudiant(e)s Statut Sujets
Azogagh, Sofiane Doctorat (Depuis 2021)

Chiffrement homomorphe pour l’apprentissage machine respectueux de la vie privée

Birba, Aubin Doctorat (Depuis 2022)

Calcul multiparti sécuritaire pour l’apprentissage machine respectueux de la vie privée

Gagnon, Guillaume Doctorat (Depuis 2021)

Protection de la vie privée dans l’Internet des objets

Lautraite, Hadrien Doctorat (Depuis 2022)

Données synthétiques et respect de la vie privée

Desharnais, Sylvain Doctorat (Depuis 2021)

Automatisation de la détection des éléments de vie privée

Merouane, Bouderbala Maîtrise (Depuis 2021)

Utilisation de la chaîne de blocs pour améliorer la confidentialité de la géolocalisation

Foughali, Narimane Maîtrise (Depuis 2023)

Enjeux de respect de la vie privée en identité numérique

Zhang, Jianxiao Maîtrise (Depuis 2023)

Génération de données synthétiques respectueuse de la vie privée et équitable

Pasquon, Evan Stagiaire (Depuis 2024)

Génération de données synthétiques par large modèles de langue

Demirag, Didem Post Doctorat (Depuis 2023)

Privacy and fairness in federated learning, secure multiparty computation

Étudiant(e)s Statut Sujets
Martin, Alexandre Maîtrise (Depuis 2017)

Privacy and security analysis of IoT architectures

Désaulniers, Simon Maîtrise (Depuis 2016)

Privacy and security in decentralized messaging systems

Laurent, Antoine Maîtrise (Depuis 2019)

Sanitization methods and inference attacks on mobility data

Claude Ngueveu, Rosin Doctorat (Depuis 2017)

Transparency, fairness and accountability of personalization algorithms

Pineau, Henri Maîtrise (Depuis 2017)

Protection of Privacy in the Internet of Things

Desharnais, Sylvain Maîtrise (Depuis 2017)

Forensics and privacy in the Internet of Things

Roy-Gaumond, Alexandre Maîtrise (Depuis 2018)

Privacy-preserving data synthetization

Boumehraz, Sara Maîtrise (Depuis 2021)

Privacy-preserving transportation research

Bénesse, Clément Post Doctorat (Depuis 2023)

Fairness and explainability in machine learning, AI and law

Aïvodji, Ulrich Post Doctorat

Ethics and privacy of machine learning

Arpin, Marie-Luc Post Doctorat