Systèmes de préservation de la vie privée : anonymat et sécurité
Graph Chatbot
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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.
Plonge dans les complexités de la réglementation du cyberespace et l'importance de la participation politique dans la mise en place d'un environnement en ligne équitable.
Explore le compromis entre la sécurité et la vie privée, en mettant l'accent sur la vie privée en tant que propriété de sécurité cruciale et en discutant des technologies améliorant la vie privée.
Examine une approche systématique de l'évaluation de la protection des renseignements personnels, en mettant l'accent sur des concepts comme la confidentialité, l'anonymat et la méconnaissance plausible.
Explore les tendances technologiques manquées, les lois de mise à l'échelle du réseau, le routage dans les réseaux sans fil, la confidentialité des réseaux et les corrélations dans les données spatiales.
S’intéresse aux définitions de la vie privée, aux préoccupations techniques, aux PETS, au RGPD et à la protection de la vie privée contre la surveillance.
Explore les techniques de confidentialité des données comme la confidentialité différentielle et l'anonymat k, assurant l'insignifiance statistique pour les bases de données voisines.
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.
