Verwaltungsinformationen
Titel | Datenschutz Schonung des maschinellen Lernens |
Dauer | 60 min |
Modulen | C |
Unterrichtstyp | Interaktive Sitzung |
Fokussierung | Technisches – Zukunfts-KI |
Themenbereich | Offene Probleme und Herausforderungen |
Suchbegriffe
Verschlüsselung, PPML, Datenschutzerhaltung, Risiko,
Lernziele
- Verstehen Sie das Konzept der Privacy Conserving Fundamentals
- Diskutieren Sie die Anwendung von PPML in praktischen Szenarien
Erwartete Vorbereitung
Lernveranstaltungen, die vorab abgeschlossen werden müssen
Obligatorisch für Studenten
Optional für Studenten
- Lesen Sie den Artikel über Robuste De-Anonymisierung von Large Sparse Datasets
Referenzen und Hintergründe für Studierende
- Für einen tieferen Einblick in differenzielle Datenschutz- und Datenschutzangriffe
- Die Algorithmischen Grundlagen der Differential Privacy
- Exponiert! Eine Umfrage zu Angriffen auf private Daten
Unterrichtsmaterialien
- Dieser Blogbeitrag auf der Website von Oblivious gibt eine schöne Einführung in Angriffe auf die Privatsphäre.
- Die von CeADAR erstellte PPML-Playlist bietet einen Überblick darüber, wie datenschutzerhaltende Techniken auf Daten angewendet werden können.
- PPML Challenge Problemübersicht
- PPML Herausforderung Problem Anleitungen
Anleitung für Lehrer
Ermutigen Sie die Schüler, sich Notizen zu machen und die Diskussion über die Notwendigkeit von datenschutzerhaltenden ML-Techniken zu beginnen. $ Collate und teilen Sie alle Punkte, die von Studenten angesprochen und diskutiert werden. $ Geben Sie einen Überblick über die Diskussion.
Dauer (min) | Beschreibung | Konzepte |
---|---|---|
5 | Einführung in die Privatsphäre, die Grundlagen bewahrt | Differenzielle Privatsphäre |
10 | Diskussion über die Notwendigkeit der Wahrung der Privatsphäre | PPML |
25 | Netflix/IMDB Linkage Attacke kann hier besprochen werden | ein Fall stuy |
10 | Herausforderungen der PPML-Techniken | |
5 | Schlußfolgerung |
Danksagung
Das Human-Centered AI Masters-Programm wurde von der Fazilität „Connecting Europe“ der Europäischen Union im Rahmen des Zuschusses „CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068“ kofinanziert.