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'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 de confidentialité des données comme la confidentialité différentielle et l'anonymat k, assurant l'insignifiance statistique pour les bases de données voisines.
Explore les définitions, la valeur et les défis de la vie privée, y compris les données personnelles et les propriétés de la vie privée comme la pseudonymie et l'anonymat k.
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 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.
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.
Introduit des exercices Jupyter sur la confidentialité différentielle, couvrant les générateurs aléatoires, la compréhension de l'impact d'intrusion de données, et les applications pratiques.
