Informații administrative
| Titlu | Confidențialitate Conservarea mașinilor de învățare |
| Durată | 60 min |
| Modulul | C |
| Tipul lecției | Sesiune interactivă |
| Focalizare | Tehnică – Viitoarea IA |
| Subiect | Probleme și provocări deschise |
Cuvinte cheie
Criptare, PPML, Protecția confidențialității, Risc,
Obiective de învățare
- Înțelegerea conceptului de Confidentialitate Prezervarea fundamentelor
- Discutarea aplicării PPML în scenarii practice
Pregătirea preconizată
Evenimente de învățare care urmează să fie finalizate înainte
Obligatoriu pentru studenți
Opțional pentru studenți
- Revizuiți articolul despre De-anonimizarea robustă a seturilor de date sparse mari
Referințe și context pentru studenți
- Pentru o scufundare mai profundă în confidențialitatea diferențială și atacurile de confidențialitate
- Fundamentele algoritmice ale confidențialității diferențiale
- Expusă! Un sondaj privind atacurile asupra datelor private
Materiale de lecție
- Acest blog postat pe site-ul Oblivious oferă o introducere frumoasă la atacurile asupra confidențialității.
- Lista de redare PPML creată de CeADAR oferă o prezentare la nivel înalt a modului în care tehnicile de conservare a confidențialității pot fi aplicate datelor.
- Prezentare generală a problemei PPML
- PPML provocare instrucțiuni de problemă
Instrucțiuni pentru profesori
Încurajați elevii să facă notițe și să inițieze discuția cu privire la necesitatea tehnicilor ML de conservare a vieții private care pot fi utilizate aici. $ Collate și împărtășiți toate punctele ridicate și discutate de studenți. $ Oferiți o imagine de ansamblu a discuției.
| Durată (min) | Descriere | Concepte |
|---|---|---|
| 5 | Introducere în păstrarea principiilor fundamentale ale vieții private | Confidențialitate diferențială |
| 10 | Dezbatere privind necesitatea păstrării vieții private | PPML |
| 25 | Atacul de legătură Netflix/IMDB poate fi discutat aici | un caz stuy |
| 10 | Provocări ale tehnicilor PPML | |
| 5 | Concluzie |
Confirmări
Programul de masterat AI centrat pe om a fost cofinantat de Mecanismul pentru interconectarea Europei al Uniunii Europene sub Grantul CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.