Ingénierie de la vie privée : Mécanismes et principes
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.
Couvre les paradigmes de confidentialité, la collecte de données par les entreprises, les cadres juridiques, la confiance dans les fournisseurs de données et le débat sur la sécurité par rapport à la vie privée.
Se penche sur l'application de l'apprentissage automatique dans les enquêtes sur les droits de l'homme, en mettant l'accent sur la transparence, la confiance et les considérations éthiques.
Explore la législation sur la protection de la vie privée, y compris l’interprétation du RGPD et les réglementations suisses à venir en matière de protection des données.
Explore la génération de données synthétiques pour la publication de données préservant la vie privée, en évaluant son efficacité contre les menaces à la vie privée dans des ensembles de données brutes.
Explore les mécanismes de publication de données préservant la vie privée et introduit le concept de confidentialité différentielle pour protéger les données individuelles tout en fournissant des statistiques précises.
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.
Se penche sur les compromis de confidentialité différentielle, l'impact disparate et les attaques de confidentialité basées sur l'apprentissage automatique.
