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 la nature multiforme de la vie privée, ses définitions, ses implications et ses cadres réglementaires, en se concentrant sur le phénomène du Web réel illustré par la politique de nom de Facebook.
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 les mécanismes de publication des données qui préservent la vie privée, y compris l'anonymat k et la confidentialité différentielle, ainsi que leurs applications pratiques et leurs défis.
Couvre les mécanismes de protection de la vie privée, leurs avantages et leurs inconvénients, et leur application dans divers scénarios, en mettant l'accent sur la protection de la vie privée en tant que bien de sécurité et son importance dans la société.
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.
Couvre les principes et les stratégies de l'ingénierie de la protection de la vie privée, en soulignant l'importance d'intégrer la protection de la vie privée dans les systèmes de TI et les défis à relever pour atteindre la protection de la vie privée par la conception.
Explore les courriels non-attribuables en utilisant des signatures à ventouses et les risques juridiques auxquels font face les chercheurs en sécurité.
Introduit un cours sur les technologies d'amélioration de la protection de la vie privée couvrant divers mécanismes et mettant l'accent sur la protection de la vie privée en tant que bien de sécurité.
Couvre les bases de la sécurité informatique, mettant l'accent sur la responsabilité de chacun dans la protection des données et la prévention des cybermenaces.
Explore les fondamentaux de l'apprentissage automatique et les risques liés à la vie privée, en mettant l'accent sur les attaques contre la vie privée et l'apprentissage automatique collaboratif.
Explore les méthodes d'authentification préservant la confidentialité, les preuves à connaissance nulle, la preuve d'identification de Schnorr et leurs applications réelles.
Explore les défis de sécurité et de confidentialité de l'application suisse de traçage des contacts COVID, y compris les fausses notifications et les attaques basées sur le temps.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.