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.
Explore l'apprentissage automatique fédéré et la confidentialité différentielle dans l'apprentissage automatique, en discutant des attaques, des défenses et des défis.
Explore l'importance de l'anonymat dans les systèmes décentralisés, en discutant des menaces à la vie privée en ligne et des stratégies pour atteindre l'anonymat.
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 fondamentaux de l'apprentissage automatique et les risques liés à la vie privée, en mettant l'accent sur les attaques contre la vie privée et l'apprentissage automatique collaboratif.
Explore les concepts de confidentialité différentielle, les mécanismes et les applications du monde réel pour la publication de données préservant la vie privée.
