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 méthodes de suivi en ligne, y compris la toile et les empreintes de l'API AudioContext, et leurs implications en matière de protection de la vie privée.
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.
Se penche sur les compromis de confidentialité différentielle, l'impact disparate et les attaques de confidentialité basées sur l'apprentissage automatique.
Couvre les lois suisses sur la protection des données, y compris la loi fédérale sur la protection des données et les rôles définis dans la législation.
Explore l'évolution historique et les aspects juridiques des lois sur la protection des données, des instruments internationaux, des défis du suivi en ligne, des bases juridiques pour le traitement des données à caractère personnel et des règles de confidentialité.
Explore l'apprentissage automatique fédéré et la confidentialité différentielle dans l'apprentissage automatique, en discutant des attaques, des défenses et des défis.
S’intéresse aux définitions de la vie privée, aux préoccupations techniques, aux PETS, au RGPD et à la protection de la vie privée contre la surveillance.
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 questions de sécurité et de confidentialité dans les appareils électroniques personnels, couvrant les attaques, les défenses et les conséquences.
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 principes de confidentialité par conception, la minimisation des données, la minimisation de la confiance et l'étude de cas de l'application SwissCovid.
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.
