Nicolas Martignoni
For the first time, Facebook is opening up to children under age 13 with a privacy-focused app designed to neutralize child predator threats that plague youth-focused competitors like Snapchat.
C’est comme envoyer le petit chaperon rouge directement dans la gueule du loup.
Il faut vraiment être inconscient pour y inscrire son enfant !
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Lors d’une récente discussion, on m’a demandé comment évaluer la bonne qualité d’un mot de passe. Cela m’a rappelé la publication datant de 2016 de Daniel Lowe Wheeler « zxcvbn: Low-Budget Password Strength Estimation », toujours d’actualité.
For over 30 years, password requirements and feedback have largely remained a product of LUDS: counts of lower- and uppercase letters, digits and symbols. LUDS remains ubiquitous despite being a conclusively burdensome and ineffective security practice.
Cet article propose en outre un algorithme permettant de tester vos mots de passe, que je mets à disposition ici : https://password.martignoni.net/.
Mise à jour du 30 septembre 2017 : la démonstration de l’algorithme est maintenant sécurisée par https.
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Cet article a été publié en septembre 2015 dans l’édition no 323 de la revue Scuola Ticinese. Il est publié ici en trois parties : partie 1, partie 2.
La collecte et le traitement d’informations personnelles n’ont pas que des côtés obscurs. Ils peuvent rendre d’importants services. À titre personnel, en analysant mes goûts et affinités, ils aident à choisir judicieusement un article à acquérir ou une émission à voir.
Dans le domaine de la santé, ils permettent à Google de suivre quasiment en temps réel la propagation mondiale d’épidémies, grâce à l’analyse des recherches effectuées par les internautes, plus vite que l’OMS.1
Cet article a été publié en septembre 2015 dans l’édition no 323 de la revue Scuola Ticinese. Il est publié ici en trois parties : partie 1, partie 3.
Les motivations des entreprises privées pour collecter nos données personnelles sont différentes, mais tout aussi claires : en un mot, l’argent.
En 2010, The Economist estimait le marché des données à plus de 100 milliards de dollars.1 Les revenus de ce marché sont essentiellement des revenus publicitaires d’une part, et d’autre part les bénéfices supplémentaires de la grande distribution, gagnés grâce à un meilleur ciblage des consommateurs.
« À l’avenir les données seront une ressource de base, comme le gaz, l’essence et l’électricité (…). Avec les données, nous pouvons innover énormément. On peut mieux comprendre les habitudes de consommation, et mieux appréhender l’économie en général. (…) On calcule automatiquement le crédit possible que l’on peut allouer à un utilisateur, sans aucune étude préalable, aucune intervention humaine.»2
Cet article a été publié en septembre 2015 dans l’édition no 323 de la revue Scuola Ticinese. Il est publié ici en trois parties : partie 2, partie 3.
En 2012, un client de Minneapolis du grand distributeur américain Target (le pendant de la Migros ou de la Coop) a souhaité rencontrer le gérant du magasin local. Il lui a demandé des explications concernant sa fille, étudiante au lycée, qui recevait du magasin des publicités et des bons d’achat pour des vêtements de grossesse, des berceaux, des habits de bébé, articles donnant à penser qu’elle était enceinte. Le père de la jeune fille demanda au gérant si le magasin voulait encourager sa fille à tomber enceinte. Stupéfait, le gérant s’excusa en déclarant n’avoir aucune idée de la raison de ces promotions.
Rentré à la maison, le papa en discuta avec sa fille et découvrit qu’elle attendait effectivement un enfant. Target avait utilisé des techniques complexes d’analyse prédictive, basées sur le comportement et les habitudes d’achat de la jeune fille, pour déterminer qu’il y avait une probabilité élevée qu’elle attende un bébé, et lui fournissait donc des publicités ciblées.1
Cette anecdote réelle nous montre l’actualité de ce thème, et nous incite à réfléchir sur la nécessité pour notre société et notre école d’agir face à cette situation, et à développer quelques pistes de réflexion.