Uniwersytet Warszawski - Centralny System UwierzytelnianiaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

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: angielski
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 2018/19" (zakończony)

Okres: 2019-02-16 - 2019-06-08
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Marek Klonowski
Prowadzący grup: Marek Klonowski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Egzamin
Wymagania (lista przedmiotów):

Algorytmy i struktury danych 1000-213bASD
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka 1000-213bRPS

Skrócony opis:

Wykład będzie prowadzony w trzech blokach:

I. w dniach 11-13.03.2019

II. w dniach 15-17.04.2019

III. w dniach 13-14.05.2019

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.