ABSTRACT
Graph identification refers to methods that transform observational data described as a noisy, input graph into an inferred "clean" output graph. Examples include inferring social networks from communication data, identifying gene regulatory networks from protein-protein interactions, etc. On the flip-side, there is a growing interest in anonymizing social network data, and understanding the different types of privacy threats inherent in relational data. In this talk, I will discuss some of the key processes involved in identification (entity resolution, link prediction, collective classification and group detection) and I will overview results showing that on several well-known social media sites, we can easily and accurately recover information that users may wish to remain private.
Speaker: Lise Getoor
Temi attuali:
Algoritmi ChatGPT Intelligenza artificiale Privacy WordPress
A
23.11.2009 Spataro
Ai partecipanti all'Incontro dei "Minerva Dialogues" promosso dal Dicastero per la Cultura e l’Educazione (27 marzo 2023) Alexa, sfidami ! (o raccontami una fiaba): cortocircuito per la bambina Raccolta e analisi documentale delle condizioni privacy nelle scuole di ogni grado. Boldrini su NYT per l'educazione alle Fake News Il destino degli UGC e gli studenti raccontano il bullismo su YouTube. Prepariamo ad un diploma, non ad una carriera Milano: Cyberbullismo, preveniamolo con l'educazione al digitale Scuola di cloud per genitori. Pensaci: Non spegnerlo: accendilo solo quando serve. La Commissione affronta una nuova sfida della società dell'informazione: l'educazione ai nuovi media
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