![](/style/images/tocco.png)
Leonardo Turturiello
GDPR: Privacy e Utilità del dato. Applicazioni sulla differential privacy. = GDPR : Data Privacy and Utility. Differential Privacy Apllications.
Rel. Silvia Anna Chiusano. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2018
|
PDF (Tesi_di_laurea)
- Tesi
Licenza: Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (2MB) | Preview |
|
![]() |
Archive (ZIP) (Documenti_allegati)
- Altro
Licenza: Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (5kB) |
Abstract: |
Durante il processo di protezione della privacy, l'utlità dell'informazione contenuta all'interno dei dataset diminuisce o comunque viene modificata e distorta. La normativa GDPR, entrata in vigore il 25 maggio 2018, rappresenta un enorme opportunità in tal senso, in quanto favorisce la maggiore circolazione delle informazioni in manera più sicura rispetto al passato. In questo elaborato verranno presentate le tecniche utilizzabili per la protezione dei database e verrà posta particolare attenzione alla ricerca dei parametri che garantiscano un livello accettabile di privacy e utilità. La Differential Privacy rappresenta una teoria che, attraverso tecniche statistiche, permette di raggiungere tale compromesso. Nell'ultima parte delll'eleaborato verranno presentate delle applicazioni di tale teoria che si uniscono alle tecniche di classificazione, nel tentativo di proteggere le informazioni sensibili all'interno di un database. |
---|---|
Relatori: | Silvia Anna Chiusano |
Anno accademico: | 2018/19 |
Tipo di pubblicazione: | Elettronica |
Numero di pagine: | 80 |
Soggetti: | |
Corso di laurea: | Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica |
Classe di laurea: | Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-44 - MODELLISTICA MATEMATICO-FISICA PER L'INGEGNERIA |
Aziende collaboratrici: | RGI Spa |
URI: | http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/8643 |
![]() |
Modifica (riservato agli operatori) |