Frigiver du statistik eller laver du maskinlæring baseret på følsomme data? Selv om den data, du deler med andre, kan virke uskyldig så er der en risiko for statistiske angreb, der afslører dele af de følsomme data. Differential privacy er en samling af metoder, der giver bedre beskyttelse af følsomme data end traditionelle teknikker som k-anonymitet. Oplægget vil introducere differential privacy, opridse hvem det er relevant for, og hvordan man kommer i gang.

Har du interesse for differential privacy? Har du spørgsmål til differential privacy som: Hvorfor er differential privacy vigtig? Hvad er differential privacy? Hvad er differential privacy i maskinlæring?

Lyt med på denne video, hvor du vil høre Rasmus Pagh præsentere emnet ’Differential Privacy’. Rasmus præsenterer på konferencen ’Driving IT 2022’, som er IDA IT's store årlige 4-spors konference, hvor alt det vigtige og fremadrettede om IT tages op på en dag.

Rasmus Pagh præsenterer ’Differential privacy beskytter dine følsomme data’ på Driving IT 2022

Rasmus Pagh er professor i datalogi ved Københavns Universitet. Rasmus er en af foredragsholderne på Driving IT 2022, som er arrangeret af netværket IDA IT samt flere medarrangører. På konferencen kan du opleve talere indenfor emner som:

·      Keynotes speakers

·      Privacy/Security

·      AI/ Kvante

·      Cool

·      UX Design

·      Grøn IT

Rasmus præsenterer på konferencen inden for emnet ’Privacy/Security’.