{"id":2285,"date":"2022-12-09T18:53:12","date_gmt":"2022-12-09T18:53:12","guid":{"rendered":"https:\/\/harpocrates-project.eu\/panoramica\/"},"modified":"2023-09-12T09:08:50","modified_gmt":"2023-09-12T09:08:50","slug":"panoramica","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/harpocrates-project.eu\/it\/panoramica\/","title":{"rendered":"Panoramica"},"content":{"rendered":"

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MOTIVAZIONE<\/span><\/h3>\n

<\/span>Nell’era digitale, in cui il numero di persone che utilizzano vari servizi e strumenti digitali \u00e8 pi\u00f9 alto che mai, abbondano le opportunit\u00e0 di raccogliere grandi quantit\u00e0 di dati a fini statistici e per identificare modelli comportamentali. Questi dati possono essere utilizzati per ulteriori analisi e decisioni da parte di stakeholder di diversi settori, tra cui la vendita al dettaglio, i trasporti, la sanit\u00e0, le assicurazioni, i media e l’intrattenimento o i settori pubblici come la ricerca medica, le statistiche demografiche, ecc.<\/span><\/span><\/p>\n

<\/span><\/span><\/p>\n

L’uso dei grandi volumi di dati degli utenti disponibili \u00e8 molto limitato a causa delle preoccupazioni sulla privacy, motivo per cui i dati sono tenuti isolati in isole del sistema, non disponibili per l’uso e l’elaborazione secondaria. Inoltre, la pratica ha dimostrato che in molti scenari i dati vengono acceduti e condivisi con terzi in modo illecito e che, anche quando esiste il consenso al trattamento dei dati, i modelli di apprendimento incorporano proxy inesatte, parziali e spesso ingiuste.<\/span> <\/span><\/p>\n

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Perch\u00e9 Arpocrate<\/h3>\n

 <\/p>\n

Il progetto HARPOCRATES si concentra sulla creazione di sistemi di valutazione digitalmente ciechi che, per concezione, elimineranno le proxy come la geografia, il genere, la razza e altri fattori e avranno un impatto tangibile sulla costruzione di societ\u00e0 pi\u00f9 giuste, democratiche e imparziali. A tal fine, intendiamo progettare diversi schemi crittografici pratici (crittografia funzionale e crittografia ibrida omomorfa) per analizzare i dati in modo da preservare la privacy.<\/span><\/p>\n

Oltre a elaborare i dati statistici in modo da preservare la privacy, vogliamo anche consentire un approccio pi\u00f9 ricco, equilibrato e completo in cui l’analisi dei dati e la crittografia vadano di pari passo con un cambiamento verso una maggiore privacy.<\/span><\/p>\n

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\"\"<\/p>\n

Banche dati privatizzate<\/h4>\n

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In HARPOCRATES mostreremo innanzitutto come combinare efficacemente la crittografia con i principi della privacy differenziale per proteggere e privatizzare i database.<\/span><\/p>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_4″ _builder_version=”4.19.1″ _module_preset=”default” background_color=”#FFFFFF” border_radii=”on|10px|10px|10px|10px” box_shadow_style=”preset2″ global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.19.1″ _module_preset=”default” header_4_font=”Montserrat|700|||||||” header_4_text_color=”#1f2437″ header_4_font_size=”20px” custom_margin=”||5px|||” custom_padding=”1rem|||1rem|false|false” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Dati criptati<\/h4>\n

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Successivamente, costruiremo modelli di apprendimento automatico che preservano la privacy e che sono in grado di classificare i dati criptati eseguendo previsioni di alta precisione direttamente sui testi cifrati in spazi di dati federati.<\/span><\/p>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_4″ _builder_version=”4.19.1″ _module_preset=”default” background_color=”#FFFFFF” border_radii=”on|10px|10px|10px|10px” box_shadow_style=”preset2″ global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.19.1″ _module_preset=”default” header_4_font=”Montserrat|700|||||||” header_4_text_color=”#1f2437″ header_4_font_size=”20px” custom_margin=”||5px|||” custom_padding=”1rem|||1rem|false|false” global_colors_info=”{}”]\"\"<\/p>\n

Condivisione dei dati<\/h4>\n

[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.19.1″ _module_preset=”default” text_font=”Raleway||||||||” text_text_color=”#9b9b9b” custom_padding=”0rem|1rem|2rem|1rem|false|false” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

Infine, per dimostrare come queste soluzioni rispondano alle esigenze degli utenti, implementeremo due scenari reali di condivisione transfrontaliera dei dati relativi all’analisi dei dati sanitari per la medicina del sonno e alle informazioni sulle minacce per le autorit\u00e0 locali.<\/span><\/p>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_4″ _builder_version=”4.19.1″ _module_preset=”default” background_color=”#FFFFFF” border_radii=”on|10px|10px|10px|10px” box_shadow_style=”preset2″ global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.19.1″ _module_preset=”default” header_4_font=”Montserrat|700|||||||” header_4_text_color=”#1f2437″ header_4_font_size=”20px” custom_margin=”||5px|||” custom_padding=”1rem|||1rem|false|false” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Ecosistema<\/h4>\n

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Inoltre, Harpocrates costruir\u00e0 un ecosistema sfruttando gli ecosistemi e le comunit\u00e0 esistenti, riducendo cos\u00ec al minimo la quantit\u00e0 di lavoro e di risorse necessarie per contribuire al rafforzamento delle capacit\u00e0 di cybersicurezza e della sovranit\u00e0 dell’UE nelle tecnologie digitali.<\/span> <\/span><\/p>\n

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<\/span>Obiettivi del progetto<\/span><\/h3>\n

<\/span><\/p>\n

[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.19.1″ _module_preset=”default” text_font=”Raleway||||||||” text_text_color=”#9b9b9b” custom_padding=”|||2rem|false|false” border_width_left=”4px” border_color_left=”#1f2437″ global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

La disponibilit\u00e0 di Big Data e i progressi dell’Intelligenza Artificiale (IA) consentono ampie capacit\u00e0 agli attori pubblici e privati. Tuttavia, la condivisione dei dati tra organizzazioni e a livello transfrontaliero in linea con il GDPR \u00e8 sempre pi\u00f9 difficile, in quanto la raccolta di dati personali granulari e multidimensionali incontra una maggiore capacit\u00e0 di collegare tra loro le serie di dati. <\/span><\/p>\n

HARPOCRATES sfrutta nuovi schemi crittografici per far progredire le capacit\u00e0 del Privacy Preserving Machine Learning (PPML) e dell’Apprendimento Federato (FL), consentendo cos\u00ec l’addestramento, la validazione e la previsione decentralizzati su dati criptati. Questi servizi che preservano la privacy e il calcolo sicuro consentono agli utenti di beneficiare dell’intelligenza artificiale basata sul cloud e di mantenere il controllo sui dati. <\/span><\/p>\n

HARPOCRATES consentir\u00e0 sistemi di valutazione digitalmente ciechi dimostrati in scenari applicativi pratici, contribuendo a costruire societ\u00e0 pi\u00f9 giuste, democratiche e imparziali.<\/span><\/p>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_2″ _builder_version=”4.19.1″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ custom_padding_last_edited=”on|tablet” _builder_version=”4.19.1″ _module_preset=”default” custom_margin=”0px||||false|false” custom_padding=”6rem|1rem|5rem|1rem|false|false” custom_padding_tablet=”0rem|2rem|2rem|2rem|false|false” custom_padding_phone=”|1rem||1rem|false|false” global_colors_info=”{}”][et_pb_row _builder_version=”4.19.1″ _module_preset=”default” width=”100%” max_width=”1540px” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.19.1″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.19.1″ _module_preset=”default” header_3_font=”Montserrat|700|||||||” header_3_text_color=”#1e2736″ header_3_font_size=”24px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

I nostri obiettivi<\/h3>\n

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\"\"
Progettare schemi efficienti di crittografia funzionale a scomparsa.<\/span><\/p>\n

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\"\"
Combinare la crittografia funzionale e la privacy differenziale per ottenere database privati crittografati.<\/span><\/p>\n

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\"\"
Progettazione di uno schema pratico di crittografia ibrida omomorfa multi-client.<\/span><\/p>\n

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\"\"
Costruire un framework per l’apprendimento automatico che preservi la privacy combinando la crittografia funzionale e la crittografia ibrida omomorfa.<\/span><\/p>\n

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\"\"
Schema di Apprendimento Federato Byzantine-robusto con garanzie di privacy dei dati.<\/span><\/p>\n

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\"\"
Casi di studio reali e contributo alla scienza aperta e alla ricerca riproducibile.<\/span><\/p>\n

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\"\"
Contribuire alla conformit\u00e0 GDPR scalabile e automatizzata.<\/span><\/p>\n

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\n\t\t\t\t\t
<\/span> Home<\/span><\/a><\/span> &#x39;<\/span> <\/span><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>MOTIVAZIONE Nell’era digitale, in cui il numero di persone che utilizzano vari servizi e strumenti digitali \u00e8 pi\u00f9 alto che mai, abbondano le opportunit\u00e0 di raccogliere grandi quantit\u00e0 di dati a fini statistici e per identificare modelli comportamentali. Questi dati possono essere utilizzati per ulteriori analisi […]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"class_list":["post-2285","page","type-page","status-publish","hentry"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/harpocrates-project.eu\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2285","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/harpocrates-project.eu\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/harpocrates-project.eu\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/harpocrates-project.eu\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/harpocrates-project.eu\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2285"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/harpocrates-project.eu\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2285\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2290,"href":"https:\/\/harpocrates-project.eu\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2285\/revisions\/2290"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/harpocrates-project.eu\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2285"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}