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Differential Privacy Sommer 2013

LVR-Nr: 150 299
Veranstaltung: Differential Privacy
2 std.
NA 1/64 Mo 14.00-16.00
Dozent: Hans U. Simon

News

  • Die Vorlesung am 08.07. fällt aus! Die Vorlesung am 15.07. findet statt und ist die letzte in der laufenden Vorlesungszeit.

Kommentar

Gegenstand der Vorlesung ist der Umgang mit Datensätzen, welche sensible Daten über Individuen enthalten. Die Bereitschaft, persönliche Daten in eine Datenbank einzuspeisen, würde sinken, wenn die Gefahr unangenehmer Konsequenzen bestünde. Andererseits sollen die gesammelten Daten zumindest in einem statistischen Sinn aussagekräftig sein. Wie können Anfragen an eine Datenbank beantwortet werden, so dass einerseits der informative Charakter der Daten nicht verloren geht, andererseits die Privatsphäre des Individuums weitgehend geschützt ist? Der Ansatz der "Differential Privacy" versucht diese beiden scheinbar konfliktären Ziele unter einen Hut zu kriegen. In der Vorlesung geben wir einen Überblick über die der Differential Privacy zugrunde liegenden mathematischen Methoden und die bis dato erzielten Ergebnisse.

Zielgruppe

Die Vorlesung richtet sich an Mathematik-Studierende im Master-Studienabschnitt (mit mindestens dem Bachelor entsprechenden mathematischen Grundkenntnissen) und an die Doktorandinnen und Doktoranden des DFG-Graduiertenkollegs 1817.

Literatur

Die Vorlesung speist sich aus Orginalarbeiten. S. die folgende Literaturliste, welche Woche für Woche aktualisiert werden wird.

Literaturliste

Termin Titel Autorinnen und Autoren
08.04.Calibrating Noise to Sensitivity in Private Data AnalysisDwork et al.
15.04.Mechanism Design via Differential PrivacyMcSherry and Talwar
22.04.A Learning Theory Approach to Non-interactive Data Base PrivacyBlum et al.
29.04.Privacy, Accuracy, and Consistency TooBarak et al.
06.05.PCPs and the Hardness of Generating Synthetic Data I Ullman and Vadhan
13.05.PCPs and the Hardness of Generating Synthetic Data IIUllman and Vadhan
27.05.Optimal Lower Bound for Differentially Private Multi-party AggregationChan et. al.
03.06.Privacy-Preserving Aggregation of Time-Series DataShi et al. I
17.06.Privacy-Preserving Aggregation of Time-Series DataShi et al. II
24.06.Privacy-Preserving Aggregation of Time-Series DataShi et al. III
01.07.Privacy-Preserving Datamining on Vertically Partitioned Databases Dwork and Nissim
15.07.Practical Privacy: The SuLQ Framework Blum et al.

Prüfungen im MSc-Studiengang

Im Rahmen des MSc-Studienganges kann die Veranstaltung eine Teilleistung für Modul MA 1 (benotet) oder auch Modul MA 5 (unbenotet) darstellen. Die benotete Prüfungsleistung wird im Rahmen einer mündlichen Prüfung erbracht, und zwar entweder am 17.7.2013 (1. Termin) oder am 9.10.2013 (2. Termin). Die Anmeldung zur mündlichen Prüfung muss spätestens 14 Tage vor dem Prüfungstermin erfolgen. Die Uhrzeit der Prüfung ist mit dem Dozenten zu verabreden. Bei Interesse an Modul MA 5 bitte Rücksprache mit dem Dozenten nehmen.

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