Introduit la cryptographie, en se concentrant sur les systèmes à clé publique et à clavier unique, en mettant l'accent sur la confidentialité et l'authenticité dans la sécurité de l'information.
Introduit le cryptage homomorphe, permettant le calcul sur des données cryptées sans décryptage, couvrant la sécurité, les applications et les aspects pratiques.
Explore l'intersection entre l'apprentissage automatique et la cryptographie, en mettant l'accent sur l'apprentissage automatique sûr à travers des outils et des modèles cryptographiques.
Explore le chiffrement homomorphe, permettant des calculs sur des données chiffrées sans décryptage, avec des applications pratiques dans des clouds médicaux sécurisés.
Explore les bases de la cryptographie, les protocoles d'échange de clés, la cryptographie des courbes elliptiques et les signatures numériques pour une transmission sécurisée des données.
Couvre le développement historique et les concepts clés du cryptage homomorphe, en se concentrant sur le cryptosystème Paillier et le cryptosystème BGV.
Explore l'implémentation TLS post-quantique sans signature de poignée de main, en se concentrant sur l'échange de clés et l'authentification à l'aide de KEM.
Explore la distribution aléatoire à l'aide de Drand, couvrant les outils cryptographiques, l'échange de clés, la cryptographie des courbes elliptiques et les applications pratiques dans les systèmes blockchain.
Explore l'impact de l'informatique quantique sur la cryptographie, en mettant l'accent sur les vulnérabilités, les systèmes de preuve et les orientations futures de la recherche.
Explore l'algorithme CSIDH, un schéma cryptographique post-quantique basé sur des isogénies, discutant de son histoire, de son fonctionnement interne et de sa sécurité.
Couvre l'analyse latérale des mécanismes d'encapsulation de clés basés sur l'isogénie et des signatures numériques basées sur le hachage, en se concentrant sur les vulnérabilités et les mesures de sécurité dans les systèmes cryptographiques.
Se penche sur les compromis de confidentialité différentielle, l'impact disparate et les attaques de confidentialité basées sur l'apprentissage automatique.
Explore les concepts de confidentialité différentielle, les mécanismes et les applications du monde réel pour la publication de données préservant la vie privée.
Introduit des outils mathématiques pour les systèmes de communication et la science des données, se concentrant sur les processus stochastiques et préparant les étudiants à des cours avancés.