Nie jesteś zalogowany | 
Algorytmiczne i matematyczne podstawy ochrony prywatności
Informacje ogólne
| Kod przedmiotu: | 1000-2M19AOP | Kod Erasmus / ISCED: |
11.3
 /
(0612) Database and network design and administration
|
| Nazwa przedmiotu: | Algorytmiczne i matematyczne podstawy ochrony prywatności | ||
| Jednostka: | Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki | ||
| Grupy: |
Przedmioty monograficzne dla III - V roku informatyki Przedmioty obieralne dla informatyki |
||
| Punkty ECTS i inne: |
3.00  zobacz reguły punktacji |
||
| Język prowadzenia: | polski | ||
| Rodzaj przedmiotu: | monograficzne |
||
| Skrócony opis: |
Kurs prezentuje podstawowe algorytmy i powiązane z nimi techniki matematyczne, które mają zapewnić ochronę prywatności przy ujawnianiu/przetwarzaniu danych. Kurs oparty jest o najnowsze wyniki związane z tzw. prywatnością różnicową (differentia privacy), która obecnie uważana jest za jedyny standard zarówno w badaniach teoretycznych, jak i zastosowaniach praktycznych. |
||
| Pełny opis: |
Kurs prezentuje podstawowe algorytmy i powiązane z nimi techniki matematyczne, które mają zapewnić ochronę prywatności przy ujawnianiu/przetwarzaniu danych. Kurs oparty jest o najnowsze wyniki związane z tzw. prywatnością różnicową (differentia privacy), która obecnie uważana jest za jedyny standard zarówno w badaniach teoretycznych, jak i zastosowaniach praktycznych. 1.Wprowadzenie – czym jest prywatność różnicowa ? (1 wykład) 2. Rachunek prawdopodobieństwa – przegląd podstawowych faktów (1 wykład) 3. Prywatność różnicowa; metody Gaussa i Laplace’a (1-2 wykłady) 4. Mechanizm eksponencjalny; twierdzenia o łączeniu mechanizmów (1-2 wykłady) 5. Prywatność dla zapytań liniowych (2 wykłady) 6. Konstrukcja mechanizmów zapewniających prywatność (2-3 wykłady) 7. Prywatność przy ciągłej obserwacji (2-3 wykłady) 8. Ograniczenia dolne i złożnoność obliczeniowa (1-2 wykłady) 9. Prywatność a uczenie maszynowe (2-3 wykłady) 10. Prywatność różnicowa a krypografia (2-3 wykłady) |
||
| Literatura: |
[1] Cynthia Dwork, Aaron Roth, The Algorithmic Foundations of Differential Privacy, Fundations and trends in TCS, 2014 [2] Attoh-Okine Nii O., Big Data and Differential Privacy, John Wiley & Sons Inc, 2017 |
||
| Efekty uczenia się: |
K_U01 Posiada umiejętności konstruowania rozumowań matematycznych |
||
| Metody i kryteria oceniania: |
Egzamin (60%) + 2 programistyczne zadania domowe (40%) |
||
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2020/21" (zakończony)
| Okres: | 2021-02-22 - 2021-06-13 |
 
 zobacz plan zajęć |
| Typ zajęć: |
Wykład, 30 godzin więcej informacji |
|
| Koordynatorzy: | Marek Klonowski | |
| Prowadzący grup: | Marek Klonowski | |
| Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
| Zaliczenie: | Egzamin | |
| Przedmiot dedykowany programowi: | 4EU+KURSY |
|
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.