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.
Couvre les paradigmes de confidentialité, la collecte de données par les entreprises, les cadres juridiques, la confiance dans les fournisseurs de données et le débat sur la sécurité par rapport à la vie privée.
Explore l'apprentissage automatique fédéré et la confidentialité différentielle dans l'apprentissage automatique, en discutant des attaques, des défenses et des défis.
Se penche sur les compromis de confidentialité différentielle, l'impact disparate et les attaques de confidentialité basées sur l'apprentissage automatique.
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 les défis et les vulnérabilités de la technologie de traçage numérique des contacts, en se concentrant sur l’application SwissCovid et ses implications.
Explore l'importance des communications anonymes dans la protection de la vie privée et de la sécurité, couvrant les défis, les applications, la conception du système et la quantification des niveaux d'anonymat.
Explore les principes de confidentialité par conception, la minimisation des données, la minimisation de la confiance et l'étude de cas de l'application SwissCovid.
Explore les techniques d'exploration de données préservant la confidentialité, y compris l'anonymat k, les attaques et la confidentialité différentielle.
Explore les stratégies de protection des données, y compris les mesures préventives et les risques, en mettant l'accent sur la sécurité des données de l'EPFL.
Couvre le développement historique et les concepts clés du cryptage homomorphe, en se concentrant sur le cryptosystème Paillier et le cryptosystème BGV.
Explore les concepts de confidentialité différentielle, les mécanismes et les applications du monde réel pour la publication de données préservant la vie privée.
Explore la perturbation des données pour la protection de la vie privée dans les systèmes de bases de données, y compris la reconstruction agrégée et son application dans l'extraction de données.
Explore les défis de sécurité informatique, les systèmes de stockage d'objets, la transition de gestion du site, le déploiement de la sécurité du réseau et la gestion de portefeuilles de projets à l'EPFL.