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Explore les aspects juridiques du traitement des données personnelles, de la conformité au RGPD, de l'historique de suivi Web, des défis de confidentialité des applications et des pratiques de publicité en ligne.
Se penche sur les compromis de confidentialité différentielle, l'impact disparate et les attaques de confidentialité basées sur l'apprentissage automatique.
Comparer le RGPD de l'UE avec les lois américaines sur la protection de la vie privée, en mettant l'accent sur les responsabilités, la responsabilité et les conséquences des violations des données.
Examine les aspects juridiques et éthiques de l'apprentissage automatique, y compris les lois sur la protection des données, les risques liés à l'IA et les considérations éthiques.
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.
Plonge dans les défis de la publication de données sur les humanités numériques et l'importance des principes de données FAIR pour la gestion des données scientifiques.
Explore les concepts de confidentialité différentielle, les mécanismes et les applications du monde réel pour la publication de données préservant la vie privée.
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 les lois sur la propriété intellectuelle, les marques, les brevets, le droit d'auteur, les secrets commerciaux et la protection des données, en soulignant l'importance de la protection des données à caractère personnel et du respect des règlements.
