Couvre l'introduction du cours, les méthodes d'enseignement, les critères d'évaluation et les projets pratiques en matière de confidentialité et de sécurité des données.
Couvre l'accès conditionnel, le cryptage, le décryptage, l'authentification et les normes de cryptage avancées, en explorant le cryptage basé sur l'identité, la biométrie et le cryptage basé sur les attributs.
Introduit des exercices Jupyter sur la confidentialité différentielle, couvrant les générateurs aléatoires, la compréhension de l'impact d'intrusion de données, et les applications pratiques.
Explore l'informatique en nuage, l'agrégation des données, les risques de sécurité, les défenses de la vie privée et les techniques de protection des données.
Examine les questions de sécurité et de protection des renseignements personnels dans les appareils électroniques personnels, en soulignant l'importance de protéger les renseignements personnels identifiables.
Déplacez-vous dans la protection de la vie privée analyse fédérée pour la médecine personnalisée, discuter des défis, des solutions, et des applications du monde réel.
Explore le cryptage homomorphe, permettant des calculs sécurisés sur des données chiffrées sans exposition aux données, avec des applications dans les soins de santé et la finance.
Examine la définition, les objectifs et les implications des frontières intelligentes, y compris les préoccupations relatives à la confidentialité des données et l'impact sur les droits des migrants.
Explore l'application SwissCovid, une solution de recherche de proximité contre COVID-19, couvrant les aspects techniques, le renforcement de la confiance, la confidentialité, la sécurité et la collaboration avec Google et Apple.
Explore les défis à l'ère de l'IoT, les nœuds encombrés de ressources, les algorithmes complexes, les solutions de sécurité et l'adoption de blockchain pour le stockage sécurisé des données.
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