Manuel Roveri “Machine Learning e Homomorphic Encryption: Il Futuro dell'Intelligenza Artificiale Privacy-Preserving”, Forum ICT Security 2024

Intelligenza Artificiale Privacy Preserving: un Futuro per la Protezione dei Dati Sensibili

A cura di:Manuel Roveri Ore Pubblicato il

Durante il 22° Forum ICT Security, Manuel Roveri – Professore Ordinario presso il Politecnico di Milano e Co-founder di Dhiria s.r.l. – ha esplorato le prospettive future dell’Intelligenza Artificiale Privacy Preserving, con particolare enfasi sulle tecnologie emergenti per la tutela delle informazioni personali e aziendali. Nella relazione “Machine Learning e Homomorphic Encryption: Il Futuro dell’Intelligenza…

Le ultime Linee Guida EDPB sul trattamento dati nel contesto di veicoli e applicazioni connessi alla mobilità: principi di base e prospettive

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A cura di:Sergio Guida Ore Pubblicato il

L’industria automobilistica ha subito un cambiamento di paradigma verso automobili sempre più connesse e autonome. Le auto intelligenti (smart cars) disponibili oggi sono veicoli dotati di sistemi che offrono funzionalità connesse e a valore aggiunto al fine di migliorare l’esperienza-utente (UX) e migliorare la sicurezza delle auto. Entro i prossimi anni, si prevede che la…

La Pseudonimizzazione come nuova garanzia di accountability nell’universo della profilazione e dei Big Data

La Pseudonimizzazione come nuova garanzia di accountability nell’universo della profilazione e dei Big Data

A cura di:Camilla Bistolfi Ore Pubblicato il

Il progresso tecnologico e l’uso dei Big Data hanno aumentato le minacce alla privacy, portando alla necessità di tecniche avanzate come la pseudonimizzazione per proteggere i dati personali. Introdotta dal GDPR, la pseudonimizzazione riduce i rischi legati alla reidentificazione, permettendo la raccolta sicura di dati senza comprometterne la sicurezza. La responsabilità del titolare del trattamento…