Protection de la vie privée Publication de données : RAPPEUR et Différentiel
Graph Chatbot
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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.
Explore les méthodes de suivi en ligne, y compris la toile et les empreintes de l'API AudioContext, et leurs implications en matière de protection de la vie privée.
Couvre les autorisations anonymes, les preuves de zéro connaissance, les lettres de créance fondées sur les attributs et les problèmes pratiques en matière d'authentification anonyme.
Explore les technologies de protection de la vie privée, la protection des données, les risques de surveillance et les technologies d'amélioration de la vie privée pour la vie privée sociale et institutionnelle.
Explore les risques liés à la protection de la vie privée dans la publication des données, les tentatives ratées de désidentification et l'utilisation de données synthétiques pour la protection de la vie privée.
Explore les mécanismes de publication des données qui préservent la vie privée, y compris l'anonymat k et la confidentialité différentielle, ainsi que leurs applications pratiques et leurs défis.
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.
