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Explore les risques liés à la protection de la vie privée dans la publication des données, les tentatives ratées de désidentification et l'utilisation de données synthétiques pour la protection de la vie privée.
Explore les systèmes de communication anonymes, les informations d'identification basées sur les attributs, le réseau Tor et d'autres technologies de confidentialité.
Se penche sur les compromis de confidentialité différentielle, l'impact disparate et les attaques de confidentialité basées sur l'apprentissage automatique.
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.
