*UPDATE*: les images ci-dessous peuvent etre reprises pour d’autres articles si une reference est gardee 😉
Une fois n’est pas coutume, j’effectue la traduction d’un de mes articles en français, le public visé dans celui-ci étant principalement Belge.
Xavier Damman nous a montré quel genre de statistiques on pouvait extraire des données que la SNCB a accidentellement mis à disposition.
Mais que pouvons nous en apprendre en utilisant de la géolocalisation massive des adresses contenues dans ce fichier? Qu’est-ce que cela représente au niveau des individus présents dans ce fichier? Jusqu’ou pouvons-nous aller?
D’abord, examinons une vue mondiale de la géolocalisation des villes impactées (Cliquez pour agrandir):
Cette carte agrège les villes ou des clients de la SNCB ont été trouvés. Plus le point est gros, plus il ya de villes contenant des clients sous ce point.
Effrayant, non?
On peut aller un peu plus loin en se concentrant sur le pays qui nous intéresse le plus ici: La Belgique.
Géolocalisons cette fois les rues et plaçons les sur une carte de Belgique:
Je ne divulgerai pas ici une vue plus précise, meme si l’obtenir serait tres facile. Il ne serait pas difficile d’ajouter une fonction afin d’obtenir les details personnels d’une personne via un simple clic.
Serait-il réellement difficile de recouper ces informations avec des sites publics comme Facebook ou FourSquare? Combien de fuites de données comme celle-ci faudra-t-il avant que l’on commence à ‘interesser à nos données privées?
La SNCB est certainement à blâmer dans le cas présent, mais ce n’est certainement pas la première fois ni la dernière fois qu’une si grande base de données est mise à disposition sur Internet! Nous devons preter attention à qui nous confions nos données privées ainsi que le fait les organismes qui les utilisent le fassent avec soin.
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