PRESENTAZIONE

Il corso introdurrà le metodologie allo stato dell'arte per l'anonimizzazione di diversi tipi di dato (database, serie di tempo, grafi, dati longitudinali e dati transazionali). Inoltre, il corso fornirà alcuni aspetti legali legati alla privacy dei dati utente.

OBIETTIVI E CONTENUTI

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 pratiche (60% - 40%) 

PROGRAMMA/CONTENUTO

• Introduzione all'anonimizzazione dei dati
• Algoritmi di anonimizzazione di:
  • dati multidimensionali: k-anonymity, l-diversity, t-cloesenss
  • grafi: k-degree anonymity
  • serie di tempo: (k,p)-anonymity
  • dati longitudinali: UGACLIP
  • dati transazionali: CAHD
• Attacchi ai dati anonimizzati: Privacy Skyline
• Privacy-preserving data mining: MASK
• Privacy-preserving Test Data Manufacturing: kb-anonymity
• Deanoinimizzazione nella rete bitcoin

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Articoli e slide sono fornite durante il corso

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

ALESSIO MERLO (Presidente)

LUCA VERDERAME (Presidente Supplente)

FRANCESCO PAGANO (Supplente)

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

Ottobre 2020

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

Discussione orale

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

Discussione di un progetto realizzato individualmente e prova orale sugli argomenti del corso

Calendario appelli