Explore l'informatique en nuage, l'agrégation des données, les risques de sécurité, les défenses de la vie privée et les techniques de protection des données.
Explore l'informatique en nuage, l'agrégation des données, les menaces de sécurité, les questions de confidentialité, le cryptage, la dé-identification et la confidentialité des données à l'ère numérique.
Explore les techniques permettant d'assurer la confidentialité des données tout en partageant l'information et le compromis entre la confidentialité et l'exactitude des données.
Explore la sécurité de l'apprentissage automatique, y compris le vol de modèles, la modification des extrants, les conditions conflictuelles et les défis liés à la protection de la vie privée, soulignant l'importance de corriger les biais dans les modèles d'apprentissage automatique.
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.
Couvre l'introduction du cours, les méthodes d'enseignement, les critères d'évaluation et les projets pratiques en matière de confidentialité et de sécurité des données.
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.
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.
