Explore les risques de collecte abusive de données, les protections telles que la confidentialité différentielle, le hashing et le chiffrement, et les techniques de protection des données.
Explore la sécurité de l'apprentissage automatique, y compris le vol de modèles, la modification des extrants, les conditions conflictuelles et les défis liés à la protection de la vie privée, soulignant l'importance de corriger les biais dans les modèles d'apprentissage automatique.
Couvre les paradigmes de confidentialité, la collecte de données par les entreprises, les cadres juridiques, la confiance dans les fournisseurs de données et le débat sur la sécurité par rapport à la vie privée.
Souligne l'importance de la protection des données, qui couvre les menaces, les risques, la prévention et des exemples réels d'incidents de perte de données.
