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.
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.
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 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.
Se penche sur les compromis de confidentialité différentielle, l'impact disparate et les attaques de confidentialité basées sur l'apprentissage automatique.
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 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.
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 les principes différentiels de protection de la vie privée et de protection de la vie privée par la conception afin d'assurer une protection de la vie privée centrée sur l'utilisateur.
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'apprentissage automatique fédéré et la confidentialité différentielle dans l'apprentissage automatique, en discutant des attaques, des défenses et des défis.
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.
Couvre les autorisations anonymes, les preuves de zéro connaissance, les lettres de créance fondées sur les attributs et les problèmes pratiques en matière d'authentification anonyme.
Explore l’importance de la vie privée dans les sociétés démocratiques et l’infrastructure de sécurité partagée entre les individus, l’industrie et les gouvernements.
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.
Explore le compromis entre la sécurité et la vie privée, en mettant l'accent sur la vie privée en tant que propriété de sécurité cruciale et en discutant des technologies améliorant la vie privée.
