Ingénierie de la vie privée : Mécanismes et principes
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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 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 l’importance de la vie privée dans les sociétés démocratiques et l’infrastructure de sécurité partagée entre les individus, l’industrie et les gouvernements.
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 défis de l'apprentissage profond et des applications d'apprentissage automatique, couvrant la surveillance, la confidentialité, la manipulation, l'équité, l'interprétabilité, l'efficacité énergétique, les coûts et la généralisation.
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.
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Explore RAPPOR, la confidentialité différentielle, la mise en œuvre d'Apple, le clustering de k-means et les défis liés à la mise en œuvre de la confidentialité différentielle.
