Comment assurer la confidentialité dans le domaine IoT
Graph Chat
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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.
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.
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.
Couvre l'accès conditionnel, le cryptage, le décryptage, l'authentification et les normes de cryptage avancées, en explorant le cryptage basé sur l'identité, la biométrie et le cryptage basé sur les attributs.
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.
Explore les défis de la sécurité et de la confidentialité à l'ère de l'IoT, en mettant l'accent sur les risques de la collecte de données et la nécessité de solutions innovantes.
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.
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 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.
Introduit le cryptage homomorphe, permettant le calcul sur des données cryptées sans décryptage, couvrant la sécurité, les applications et les aspects pratiques.
Explore les questions de sécurité et de confidentialité dans les appareils électroniques personnels, couvrant les attaques, les défenses et les conséquences.
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.
Examine les questions de sécurité et de protection des renseignements personnels dans les appareils électroniques personnels, en soulignant l'importance de protéger les renseignements personnels identifiables.
Couvre l'ordonnance sur la protection des données pour le personnel du domaine EPF, en mettant l'accent sur les responsabilités juridiques et la gestion des données.
