Conférences - Sécurité des systèmes d'information et protection de données - Canada

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1
SOUPS 2021 — Seventeenth Symposium on Usable Privacy and Security
08 aou 2021 - 10 aou 2021 • Vancouver, Canada
Résumé:
The Seventeenth Symposium on Usable Privacy and Security (SOUPS 2021) will take place August 8–10, 2021, at the JW Marriott Parq Vancouver in Vancouver, BC, Canada. SOUPS brings together an interdisciplinary group of researchers and practitioners in human-computer interaction, security, and privacy.
Identifiant de l'évènement:
1359007
2
HotSec '21 — 2021 USENIX Summit on Hot Topics in Security
10 aou 2021 • Vancouver, BC, Canada
Organisateur:
USENIX Association
Identifiant de l'évènement:
1359402
3
USENIX Security '21 — 30th USENIX Security Symposium
11 aou 2021 - 13 aou 2021 • Vancouver, BC, Canada
Organisateur:
USENIX Association
Résumé:
USENIX Security brings together researchers, practitioners, system administrators, system programmers, and others to share and explore the latest advances in the security and privacy of computer systems and networks.
Identifiant de l'évènement:
1359425
4
DCC - Designs, Codes, and Cryptography
13 jui 2022 - 17 jui 2022 • The Fields Institute –Toronto, Ontario, Canada
Organisateur:
The Fields Institute for Research in Mathematical Sciences
Résumé:
At this conference connections between disparate areas of mathematics and computer science, ranging from classical recreational questions in mathematics to very practical application such as computer security, will be explored. The program will bring together experts from a range of disciplines to share state-of-the-art applications, constructions, and mathematical analysis.
Identifiant de l'évènement:
1386092
5
Workshop on Differential Privacy and Statistical Data Analysis
13 jui 2022 - 17 jui 2022 • The Fields Institute –Toronto, Ontario, Canada
Organisateur:
The Fields Institute for Research in Mathematical Sciences
Résumé:
How can we obtain scientic benefits from statistical analysis of sensitive data, without compromising the privacy of the individuals who contribute their data? The past decade has seen rapid progress on this question due to the emergence of a mathematically rigorous privacy framework known as differential privacy. Informally, differential privacy provides a robust individual privacy guarantee, ensuring that no adversary, regardless of their capabilities, can learn much more about an individual user than they could have learned had that user's data never been collected.
Identifiant de l'évènement:
1386080


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Dernière mise à jour: 05 Novembre 2020