Budapest University of Technology and Economics, Faculty of Electrical Engineering and Informatics

    Belépés
    címtáras azonosítással

    vissza a tantárgylistához   nyomtatható verzió    

    Személyes adatok védelme

    A tantárgy angol neve: Privacy-Preserving Technologies

    Adatlap utolsó módosítása: 2017. március 30.

    Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
    Villamosmérnöki és Informatikai Kar
    MSc Mérnökinformatikus Szak

    Szabadon választható tantárgy

    Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
    VIHIAV35   2/0/0/f 2  
    3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Buttyán Levente, Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék
    4. A tantárgy előadója

    Dr. Ács Gergely, egyetemi adjunktus, Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék

    Dr. Buttyán Levente, egyetemi docens, Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék

    6. Előtanulmányi rend
    Ajánlott:

    Tematikaütközés miatt a tárgyat csak azok vehetik fel, akik korábban nem hallgatták a következő tárgyakat:

    VIETM294 Személyes és közadatok kezelése

    7. A tantárgy célkitűzése A tárgy részletes betekintést nyújt a személyes adatok (privacy) védelmének problémáiba, azok megoldási lehetőségeibe és gyakorlatába. A tárgyat elvégző hallgatók olyan elméleti és gyakorlati ismereteket szereznek, melyek a személyes adatok védelmének alapját képezik, lehetővé téve a fenyegetettségek megértését és felmérését, az alkalmas privacy védelmi technológiák kiválasztását és integrálását. A tárgy célja olyan adatvédelmi alapismeretek átadása, amelyek a közelgő Általános Európai Adatvédelmi törvény (GDPR) által is megkövetelt adatvédelmi biztosok (DPO) háttértudását képezik.
    8. A tantárgy részletes tematikája 1.hét: Bevezetés és motiváció

    Személyes információk adatvédelmi problémái, támadások fajtái, illusztratív esettanulmányok

    2. hét: A személyes adatok védelmének (privacy) rövid jogi háttere, definíciói
    Általános Európai Adatvédelmi Törvény (GDPR), személyes adatok védelmének jogi meghatározása, nemzetközi meghatározások közötti különbségek, anonimizált adat (jogi) meghatározása


    3. hét: Személyes adatok védelmét szolgáló technológiák (PETS)
    Kriptográfiai alapfogalmak (rejtjelezés, hitelesítés, integritásvédelem), az adatvédelm gyakorlati eszközei: Tor, Secure Messaging, crypto alapú fizető eszközök

    4. hét: Privacy védelem a weben 1

    Webes nyomonkövetési technikák (third party cookies), védekezési lehetőségek 


    5. hét: Privacy védelem a weben 2

    Fingerprinting technikák, védekezési lehetőségek

    6. hét: Privacy védelmének kriptográfiai megoldásai
    Secure Multiparty Computation, homomorfikus rejtjelezés, funkcionális rejtjelezés

    7. hét: Adatbázisokhoz történő hozzáférés során felmerülő adatvédelmi problémák: Private Information Retrieval (PIR) és Query Auditing

    8.hét: Adatok anonimizálása 1
    Anonimizálás fogalma, nehézsége, alapvető anonimizálási modellek (k-anonymity, l-diversity, Differential Privacy)

    9.hét: Adatok anonimizálása 2
    Anonimizálási technikák és algoritmusok a gyakorlatban, statisztikai adatok gyűjtése Google Chrome-ban: RAPPOR

    10. hét: Személyes adatok védelme gépi tanulást használó rendszerekben 1
    Gépi tanulás alapfogalmai és célja, gépi tanulási algoritmusok támadásai (model inversion, fairness, adversarial examples) és védekezések

    11. hét: Személyes adatok védelme gépi tanulást használó rendszerekben 2
    Gépi tanulási modellek értelmezhetőségi problémája

    12. hét: Keresztfüggőségi adatvédelmi problémák
    Keresztfüggőségek adatvédelmi döntésekben, negatív következmények, játék elméleti formalizálás, példák: közösségi hálók, genetikai adatok, felhő alapú szolgáltatások

    13. hét: Személyes adatok védelmének gazdasági szerepe
    Személyes adatok védelmének és megosztásának gazdasági haszna, személyes adatot felhasználók döntési folyamatai, hatása az egyéni és társadalmi jólétre, tökéletlen/aszimmetrikus információ

    14. hét: Adatvédelmi problémák közösségi hálózatokban
    Személyes adatok predikciója közösségi hálózatokban

    9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium) Előadás
    10. Követelmények 1 db nagy ZH elégséges szintű teljesítése, ami az összesen kapható pontszám legalább 40%-ának az elérését jelenti.
    A félévközi jegy a nagy ZH osztályzata.

    11. Pótlási lehetőségek A félév során lehetőséget adunk a nagyzárthelyi pótlására.
    A sikertelen pótzárthelyi egy alkalommal ismételten pótolható a pótlási héten.

    12. Konzultációs lehetőségek Előadókkal külön egyeztetett időpontban
    13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom Előadások anyaga on-line elérhető, minden témakörhöz külön irodalomjegyzékkel ellátva.
    14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka
    Kontakt óra28
    Félévközi készülés órákra16
    Felkészülés zárthelyire16
    Házi feladat elkészítése 
    Kijelölt írásos tananyag elsajátítása 
    Vizsgafelkészülés 
    Összesen60
    15. A tantárgy tematikáját kidolgozta

    Dr. Ács Gergely, egyetemi adjunktus, Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék

    Dr. Buttyán Levente, egyetemi docens, Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék