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Explore les fondamentaux de l'apprentissage automatique et les risques liés à la vie privée, en mettant l'accent sur les attaques contre la vie privée et l'apprentissage automatique collaboratif.
Explore les concepts de confidentialité différentielle, les mécanismes et les applications du monde réel pour la publication de données préservant la vie privée.
Couvre la motivation qui sous-tend la gestion des données relatives à la protection de la vie privée et le protocole d'intersection pour les opérations sécurisées dans les bases de données privées.
Introduit des techniques de calcul multipartis sécurisés, couvrant des cadres théoriques, des modèles de sécurité et des applications pratiques dans la cryptographie de préservation de la vie privée.
Explore les principes de confidentialité par conception, la minimisation des données, la minimisation de la confiance et l'étude de cas de l'application SwissCovid.
Explore l'évolution historique et les aspects juridiques des lois sur la protection des données, des instruments internationaux, des défis du suivi en ligne, des bases juridiques pour le traitement des données à caractère personnel et des règles de confidentialité.
Explore les mécanismes de publication de données préservant la vie privée et introduit le concept de confidentialité différentielle pour protéger les données individuelles tout en fournissant des statistiques précises.
