OBIETTIVI FORMATIVI

Gli studenti apprenderanno le basi teoriche e pratiche dell'anonimizzazione di dati personali. In particolare, gli studenti studieranno le tecniche allo stato dell'arte per l'anonimizzazione di dati multidimensionali, grafi, serie di tempo, dati longitudinali e transazionali, oltre ad alcune basi legali sulla protezione dei dati personali. 

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

- Comprendere il problema della privacy dei dati

- Imparare gli algoritmi per l'anonimizzazione dei dati allo stato dell'arte.

- Leggere e comprendere un articolo scientifico

- Implementare una tecnica di anonimizzazione autonomamente.

PREREQUISITI

- Programmazione

- Fondamenti di Algoritmi e Strutture Dati

- Basi di Algebra e Statistica

MODALITA' DIDATTICHE

Lezioni frontali e progetto

PROGRAMMA/CONTENUTO

- Static Data Anonymization for  Multidimensional Data and Complex Data Structures 

- Threats to Anonymized data

- Privacy-preserving Test Data Manufacturing

- Synthetic data generation

- Dynamic Data Protection: Tokenization

- Privacy through Data Hiding 

- Basics on Privacy Regulations 

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Articoli e slide sono fornite durante il corso