La UTN San Nicolás informa que se llevará a cabo la charla “Análisis de datos respetando la privacidad de las personas”, dictada por el Dr. Alejandro Russo. La cita es el 2 de diciembre a las 18:00 en el Salón Azul.
En esta charla, abierta a la comunidad y gratuita, se presentarán los principios detrás de DPella, una herramienta que modifica los resultados de los análisis de datos con ruido aleatorio que logra diferentes niveles de protección de la privacidad, basado en el concepto matemático de privacidad diferencial (Differential Privacy).
DPella también provee una estimación de la precisión de los análisis donde la privacidad de las personas ha sido protegida.
El disertante
Russo es licenciado en Ciencias de la Computación por la Universidad Nacional de Rosario y cuenta con un Doctorado en Informática de la Universidad Tecnológica de Charlmers, en Suecia. Actualmente es profesor en la UTN San Nicolás y en la Universidad de Göteborg también en Suecia. Trabaja en la intersección de seguridad, sistemas, y lenguajes de programación.
Su campo de investigación abarca aspectos de seguridad que van desde lo teórico hasta cuestiones prácticas. Russo fue profesor visitante en la UBA en 2018 y en Stanford 2013-2015, ha dado charlas TED y también ha creado recientemente una compañía (DPella) basada en su investigación.
Sobre la charla
La gran colección de datos que vemos hoy en día sobre personas ha puesto la privacidad como un tema importante a discutir en la agenda moderna. La Unión Europea es pionera en la regulación del manejo de datos personales mediante la introducción de la regulación GDPR en 2018, la cual ayudó a crear conciencia sobre los riesgos de privacidad que los ciudadanos pueden enfrentar en una sociedad altamente tecnológica.
Tanto los gobiernos como las compañías coleccionan datos personales para hacer análisis de datos; los cuales pueden ser beneficiosos para hacer mejoras en servicios, identificar nuevas oportunidades de negocios, o simplemente compartir datos para tomar decisiones basadas en ellos. En todos esos escenarios, GDPR demanda que estos análisis sean hechos respetando la privacidad de las personas.
Esta charla está basada en el artículo “A Programming Language for Data Privacy Accuracy Estimations” de Elisabet Lobo-Vesga, Marco Gaboardi, y Alejandro Russo.