Thema

Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern ein grundlegendes Verständnis der Risiken für die Privatsphäre, der gängigsten Technologien zu deren Bewältigung ("PETS") und der menschlichen Faktoren, die ihr Design prägen. Der Kurs analysiert die Gegenmodelle und Bewertungsmetriken, die dem Design von Technologien zur Verbesserung der Privatsphäre zugrunde liegen.

Lernziele

• Kritische Einschätzung von digitalen Aspekten der Privatsphäre
• Verständnis für die Bewertung von Datenschutzrisiken
• Verständnis der Design-Aspekte von PETS
• Kenntnis der jüngsten Forschungsergebnisse im Feld
• Die Fähigkeit den Lösungsraum für ausgewählte Datenschutzprobleme zu analysieren und zu diskutieren

Vorlesungsinhalte

• Informationsfreiheit, die Überwachungswirtschaft und andere Motive für die Privatsphäre
• Datenschutzmetriken und Angreifermodelle
• Anonyme  Kommunikation
• Data-perturbative privacy-enhancing technologies
• Anonymisierungsalgorithmen für Datenbanken
• Homomorphe Verschlüsselung and Zero Knowledge Proofs
• Selective disclosure für Identitätsmanagement
• Usable privacy
• Applying privacy principles and case studies

Organisatiorisches

Dienstags:     11:00 online

Donnerstags:   14:00 online

Online Vorlesungen auf Ilias.

Der Kurs wird aus einer Vorlesung (3SWS) und einem Übungskurs (1SWS) bestehen. Der Übungskurs besteht aus zwei Teilen: Wir werden eine zweiwöchentliche Lesegruppe abhalten und es wird eine praktische Aufgabe geben. Wir werden in der Lesegruppe Beiträge aus dem Kontext der Themen der Vorlesung lesen. Es wird erwartet, dass jeder alle Kern-Papiere (etwa 9) liest, und wir werden für jedes Papier Freiwillige auswählen, die den Inhalt kurz zusammenfassen, bevor die gesamte Gruppe ihre Fragen und Kommentare zum Papier diskutiert. Wir hoffen, in jeder Sitzung zwei Papiere zu diskutieren. Die Implementierungsaufgabe wird im Rahmen der Vorlesung, in der die Veröffentlichung von Datenbanken und der Differential Privacy diskutiert werden, vorgestellt. Jeder Teilnehmer des Kurses wird die Aufgabe haben, eine einfache Lösung für die Datenpublikation mit differential privacy zu implementieren, und die Ergebnisse werden während des letzten Übungskurses präsentiert und diskutiert.

Es wird eine Mailingliste geben, bitte tragen Sie sich ein, so bald der Link hier erscheint; Es wird auch ein Etherpad geben, damit Sie Ihre Freiwilligkeit für die Reading Group koordinieren können.