Dispositifs personnels : Sécurité et confidentialité
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Souligne l'importance de la protection du travail et de l'EPFL en suivant les lois, en sécurisant les données et en restant vigilant tout en surfant sur Internet.
Examine les cas d'espionnage, les activités de renseignement et les systèmes de surveillance, en mettant l'accent sur les répercussions sur la sécurité et les cibles possibles pour l'espionnage.
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'histoire de l'espionnage en Suisse, le rôle des services de renseignement et diverses activités d'espionnage, y compris l'espionnage industriel.
Comparer le RGPD de l'UE avec les lois américaines sur la protection de la vie privée, en mettant l'accent sur les responsabilités, la responsabilité et les conséquences des violations des données.
Explore les aspects juridiques du droit de la protection des données, couvrant l'histoire, les instruments internationaux, le RGPD, l'application et les définitions clés.
Explore les implications juridiques des enchères en temps réel dans la publicité en ligne, en se concentrant sur la protection des données et les préoccupations de confidentialité.
Explore les défis de la publication de données préservant la vie privée, y compris les exemples de désidentification et les menaces pour la vie privée, et présente une étude de cas sur les efforts d'Airbnb pour lutter contre les pratiques racistes tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.
Couvre la mesure de la vie privée dans les données de localisation, les mécanismes de défense et les défis dans la protection de la vie privée de localisation.
