MSE 487_Fall23_Week1_Algebraic structures and Integers
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Se penche sur les aspects juridiques des appels d'offres en temps réel dans la publicité en ligne, en mettant l'accent sur les lois sur la protection des données, les défis de la gestion du consentement et les implications juridiques récentes.
Couvre la sphère de la protection de la vie privée, la protection des données, les risques d'abus de données, les lois et les cas de violation du monde réel.
Explore l'informatique en nuage, l'agrégation des données, les menaces de sécurité, les questions de confidentialité, le cryptage, la dé-identification et la confidentialité des données à l'ère numérique.
Explore les défis de l'apprentissage profond et des applications d'apprentissage automatique, couvrant la surveillance, la confidentialité, la manipulation, l'équité, l'interprétabilité, l'efficacité énergétique, les coûts et la généralisation.
Discute de l'importance de la vie privée, des mécanismes du marché dans les applications smartphone, du paradoxe de la vie privée et de l'impact du RGPD.
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 l'intersection de l'apprentissage automatique et de la vie privée, en discutant de la confidentialité, des attaques, de la vie privée différentielle et des compromis dans l'apprentissage fédéré.
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.
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.
Explore les risques de collecte abusive de données, les protections telles que la confidentialité différentielle, le hashing et le chiffrement, et les techniques de protection des données.
Explore la sécurité de l'apprentissage automatique, y compris le vol de modèles, la modification des extrants, les conditions conflictuelles et les défis liés à la protection de la vie privée, soulignant l'importance de corriger les biais dans les modèles d'apprentissage automatique.
Explore la sensibilité des données de localisation, l'inférence des points d'intérêt et les techniques de protection de la confidentialité des localisations.
