Introduit le Mécanisme de graduation K-Norm (KNG) pour obtenir une protection de la vie privée différentielle avec des exemples pratiques et des idées sur ses avantages par rapport aux mécanismes existants.
Explore l'apprentissage automatique fédéré et la confidentialité différentielle dans l'apprentissage automatique, en discutant des attaques, des défenses et des défis.
Explore l'informatique en nuage, l'agrégation des données, les risques de sécurité, les défenses de la vie privée et les techniques de protection des données.
Se penche sur les compromis de confidentialité différentielle, l'impact disparate et les attaques de confidentialité basées sur l'apprentissage automatique.
Couvre les lois suisses sur la protection des données, y compris la loi fédérale sur la protection des données et les rôles définis dans la législation.
Explore les technologies d'identité, l'identification autonome, les systèmes fédérés, les mécanismes de protection de la vie privée et la confiance dans les services en ligne.
Se penche sur les aspects juridiques des appels d'offres en temps réel dans la publicité en ligne, en mettant l'accent sur les lois sur la protection des données, les défis de la gestion du consentement et les implications juridiques récentes.
