龙星计划 复旦大学





课程信息


课程名称   隐私保护理论与实践
授课教师   李宁辉
承办单位   复旦大学
课程时间   7月11日 - 7月16日
联系人    郭泽卿
电子邮箱   zqguo11@fudan.edu.cn
上课地点   张江校区第2教学楼107

课程简介


数据隐私的重要性逐渐引起重视。接二连三的隐私泄露事件激发了一连串数据发布和分析隐私概念的研究。本课程介绍在数据隐私保护方面近十几年的研究成果和现状。数据隐私非常有挑战性。一方面隐私和隐私保护是社会及法律的概念,一方面我们需要给出精确的数学定义才能有技术手段保护数据隐私。同时,保护隐私和保存数据价值有一定的冲突。

本课程主要介绍数据匿名处理和保护数据隐私的数据发布和分析技术。我们会先介绍如k-匿名,L-多样性,和t-接近性等概念和他们的弱点,但主要讲述差分隐私及相关概念和技术。差分隐私要求任意两个相邻的输入数据集可以给出的输出概率分布相近。如使用得当,差分隐私可以起到模拟“自主推出”的效果。

本课程会介绍差分隐私的各种属性,包括组合属性,以及满足差分隐私的基本方法,如加拉普拉斯随机噪声,基于指数分布的选择,等。我们会讨论使用差分隐私的四种应用:局部差分隐私,交互式回答问题,单个数据应用,和数据发布。此外我们也讨论差分隐私能提供什么样的保障,怎样使用差分隐私是不正确的。事实上差分隐私有很多微妙之处,经常在研究文章中被用错。

本课程会介绍当今最有效的方法来发布直方图,列联表,频繁项集挖掘,聚类分析,学习分类器,发布图数据等,并总结这些方法的共同之处,以及分析他们有效性的方法。本课程侧重于实验中证明效果较好的方法,但也会介绍在理论性文章中提出的方法,如稀疏矢量技术,以及它们在实践中的效果。

另外,我们会介绍多种差分隐私的变种,以及他们的长处和短处,以及各种隐私定义间的关系。最后我们讨论差分隐私下的准确性极限,以及数据隐私方面未解决的问题。

课程报名


课程无需报道,请于7月11日准时前往第2教学楼107教室上课。

请只在龙星计划上报名的同学前往复旦FIST课程页面报名。