Séance de cours

Apprentissage automatique et protection de la vie privée

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Dans cours

CS-523: Advanced topics on privacy enhancing technologies

This advanced course will provide students with the knowledge to tackle the design of privacy-preserving ICT systems. Students will learn about existing technologies to prect privacy, and how to evaluate the protection they provide. ...

Description

Cette séance de cours porte sur les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et de la protection de la vie privée, y compris le processus de formation, les préoccupations relatives à la protection de la vie privée, les atteintes à la vie privée et les implications de l'apprentissage automatique collaboratif. Il se penche sur des sujets tels que les attaques à l'inférence d'adhésion, l'inversion des modèles et l'inversion des gradients, mettant en évidence les risques liés à la vie privée associés aux modèles d'apprentissage automatique formés. L'instructeur souligne l'importance de comprendre les répercussions des modèles d'apprentissage automatique sur la vie privée et les risques potentiels de fuite de données et d'atteintes à la vie privée.

Enseignant·e·s (2)

Carmela González Troncoso

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Saiid El Hajj Chehade, Eric Jollès, Christian Knabenhans, Boya Wang, Mathilde Aliénor Raynal A dirigé les thèses EPFL de Sandra Deepthy Siby, Sylvain Chatel, Christian Vincent Mouchet, Bogdan Kulynych, Kasra Edalatnejadkhamene, Sinem Sav, Theresa Stadler, Klim Kireev Cours Privacy at the communication layer CS-721

Alessandro Chiesa

Alessandro Chiesa is a faculty member in computer science. He conducts research in complexity theory, cryptography, and security, with a focus on the theoretical foundations and practical implementations of cryptographic proofs that are short and easy to verify. He is a co-author of several zkSNARK libraries, and is a co-inventor of the Zerocash protocol. He has co-founded Zcash and StarkWare Industries. He is a recipient of a Sloan Research Fellowship (2021), an Okawa Foundation Research Grant (2020), and Google Faculty Research Awards (2018 and 2017). He was included in MIT Technology Review's "35 Innovators Under 35" list in 2018.

Source officielle

Concepts associés (31)

Privacy law

Privacy law is the body of law that deals with the regulating, storing, and using of personally identifiable information, personal healthcare information, and financial information of individuals, which can be collected by governments, public or private organisations, or other individuals. It also applies in the commercial sector to things like trade secrets and the liability that directors, officers, and employees have when handing sensitive information.

Droit au respect de la vie privée

droite|vignette| Le respect de la vie privée peut être limitée par la surveillance – dans ce cas par la vidéosurveillance. Le droit à la vie privée est un élément juridique qui vise à protéger le respect de la vie privée des individus. Plus de 150 constitutions nationales mentionnent le droit à la vie privée. Le , l'assemblée générale des Nations Unies adopte la Déclaration universelle des droits de l'homme (DUDH) rédigée à l'origine pour garantir les droits individuels de chacun, en tout lieu.

Couche d'inversion

Une couche d'inversion est une couche d'air dont le gradient de température est positif, c'est-à-dire que celle-ci croît avec l'altitude. Une telle couche peut se trouver à n'importe quelle altitude et son épaisseur peut aller de quelques centaines de mètres à plusieurs milliers. Si elle se forme juste au-dessus du sol, elle emprisonne l'humidité et les polluants permettant la formation de brouillard et de smog. Elle peut également se retrouver en altitude, en avant d'un front chaud par exemple, et limiter la formation et l'extension des nuages convectifs.

Internet privacy

Internet privacy involves the right or mandate of personal privacy concerning the storage, re-purposing, provision to third parties, and display of information pertaining to oneself via the Internet. Internet privacy is a subset of data privacy. Privacy concerns have been articulated from the beginnings of large-scale computer sharing and especially relate to mass surveillance enabled by the emergence of computer technologies. Privacy can entail either personally identifiable information (PII) or non-PII information such as a site visitor's behaviour on a website.

Algorithme du gradient

Lalgorithme du gradient, aussi appelé algorithme de descente de gradient, désigne un algorithme d'optimisation différentiable. Il est par conséquent destiné à minimiser une fonction réelle différentiable définie sur un espace euclidien (par exemple, , l'espace des n-uplets de nombres réels, muni d'un produit scalaire) ou, plus généralement, sur un espace hilbertien. L'algorithme est itératif et procède donc par améliorations successives. Au point courant, un déplacement est effectué dans la direction opposée au gradient, de manière à faire décroître la fonction.

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Séances de cours associées (64)

Apprentissage automatique et protection de la vie privée

Se penche sur les compromis de confidentialité différentielle, l'impact disparate et les attaques de confidentialité basées sur l'apprentissage automatique.

Apprentissage automatique et protection de 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.

Normes de sécurité des médias

Explore la définition de normes de sécurité des médias et la normalisation d'un cadre plutôt que d'un outil de sécurité spécifique.

Technologies de la vie privée et protection des données

Explore les technologies de protection de la vie privée, la protection des données, les risques de surveillance et les technologies d'amélioration de la vie privée pour la vie privée sociale et institutionnelle.

Ingénierie de la protection de la vie privée : principes de conception et étude de cas SwissCovid

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.

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