Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
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.
Examine les risques et les techniques liés à la désanonymisation des données, y compris les lacunes dans les méthodes et les exemples réels de tentatives infructueuses.
Explore le cadre juridique suisse sur la protection des données, la vie privée, la cybercriminalité et le rôle du Commissaire fédéral à la protection des données.
Examine les défis liés à la protection de la vie privée dans les lieux et les diverses techniques permettant d'atténuer les inférences liées aux lieux, en soulignant l'importance des hypothèses de confiance et des questions pratiques.
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.
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.
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.
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 défis et les perspectives en matière de protection des données dans la recherche sur la cybersanté, en mettant l'accent sur la conformité au RGPD, la gestion sensible des données de santé et les agents décentralisés.
Introduit le Mécanisme de graduation K-Norm (KNG) pour obtenir une protection de la vie privée différentielle avec des exemples pratiques et des idées sur ses avantages par rapport aux mécanismes existants.
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 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.
