Haldusteave
| Ametinimetus | Privaatsuse säilitamine masinõppes |
| Kestus | 60 min |
| Moodul | C |
| Õppetunni liik | Interaktiivne sessioon |
| Keskendumine | Tehniline – tulevane tehisintellekt |
| Teema | Avatud probleemid ja väljakutsed |
Võtmesõnad
Krüptimine, PPML, privaatsuse säilitamine, risk,
Õpieesmärgid
- Mõista privaatsuse säilitamise põhialuseid
- Arutada PPML kohaldamist praktilistes stsenaariumides
Eeldatav ettevalmistamine
Õppeüritused, mis tuleb lõpetada enne
Kohustuslik õpilastele
Valikuline õpilastele
- Vaadake artiklit suurte parse-andmestike Robust deanonüümimise kohta
Viited ja taust õpilastele
- Sügavamaks sukeldumiseks diferentseeritud privaatsuse ja eraelu puutumatuse rünnakutesse
- Diferentseeritud privaatsuse algoritmilised alused
- Paljastatud! Uuring eraandmete rünnete kohta
Õppematerjalid
- See blogipostitus Oblivious’i saidil annab kena ülevaate privaatsuse rünnakutest.
- CeADARi loodud PPML esitusloend pakub kõrgetasemelist ülevaadet sellest, kuidas privaatsuse säilitamise tehnikaid saab andmete suhtes rakendada.
- PPML väljakutse probleemi ülevaade
- PPML väljakutse probleemi juhised
Juhised õpetajatele
Julgustage õpilasi tegema märkmeid ja algatama arutelu vajaduse üle privaatsust säilitavate ML tehnikate järele. Koguge kokku ja jagage kõiki õpilaste tõstatatud ja arutatud küsimusi. $ Anna ülevaade arutelust.
| Kestus (min) | Kirjeldus | Mõisted |
|---|---|---|
| 5 | Sissejuhatus privaatsuse säilitamise põhialustesse | Diferentseeritud privaatsus |
| 10 | Arutelu eraelu puutumatuse säilitamise vajaduse üle | PPML |
| 25 | Netflixi/IMDB linkimise rünnakut saab arutada siin | juhtumi stuy |
| 10 | PPML tehnikate väljakutsed | |
| 5 | Järeldus |
Tunnustused
Inimkeskse tehisintellekti magistriprogrammi kaasfinantseeris Euroopa Liidu Ühendamise Rahastu toetusega CEF-TC-2020–1 „Digioskused 2020“-EU-IA-0068.