Ingénierie de la vie privée : principes et stratégies
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.
Se penche sur les compromis de confidentialité différentielle, l'impact disparate et les attaques de confidentialité basées sur l'apprentissage automatique.
Explore l'apprentissage automatique fédéré et la confidentialité différentielle dans l'apprentissage automatique, en discutant des attaques, des défenses et des défis.
Explore les principes différentiels de protection de la vie privée et de protection de la vie privée par la conception afin d'assurer une protection de la vie privée centrée sur l'utilisateur.
Explore le compromis entre la sécurité et la vie privée, en mettant l'accent sur la vie privée en tant que propriété de sécurité cruciale et en discutant des technologies améliorant la vie privée.
Introduit le Mécanisme de graduation K-Norm (KNG) pour obtenir une protection de la vie privée différentielle avec des exemples pratiques et des idées sur ses avantages par rapport aux mécanismes existants.
Explore les concepts de confidentialité différentielle, les mécanismes et les applications du monde réel pour la publication de données préservant la vie privée.
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.
