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.
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 les défis et les vulnérabilités de la technologie de traçage numérique des contacts, en se concentrant sur l’application SwissCovid et ses implications.
Couvre la motivation qui sous-tend la gestion des données relatives à la protection de la vie privée et le protocole d'intersection pour les opérations sécurisées dans les bases de données privées.
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.
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.
Introduit Renku, une plateforme pour la science collaborative des données, mettant l'accent sur la reproductibilité, la shareability, la réutilisabilité et la sécurité.
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 la sensibilité des données de localisation, l'inférence des points d'intérêt et les techniques de protection de la confidentialité des localisations.
