Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Valutazione legale del Federated Learning |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Legal Assessment of Federated Learning |
| Campo principale della ricerca | Juridical sciences |
| Sottocampo della ricerca | Other |
| G.S.D. | 12/GIUR-12 - DIRITTO PROCESSUALE CIVILE |
| S.S.D | GIUR-12/A - Diritto processuale civile |
| Descrizione sintetica in italiano | FL è una tecnica per implementare un algoritmo (ML) in contesti di apprendimento collaborativo decentralizzato in cui l'algoritmo viene eseguito su più set di dati locali archiviati in origini dati isolate come smartphone, tablet e PC, senza la necessità di raccogliere ed elaborare i dati in modo centralizzato tramite un server. Il Regolamento (UE) 2016/679 crea un quadro giuridico di protezione dei dati in tutti gli Stati membri dell'UE, che risponde alle preoccupazioni sulla privacy e sulla sicurezza, ponendo limitazioni al trattamento dei dati (raccolta, registrazione, organizzazione, strutturazione, archiviazione, utilizzo, cancellazione, ecc.), in qualsiasi organizzazione che abbia come target dati relativi a persone nell'UE. La ricerca deve esaminare come il Federated Learning si inserisce nel panorama giuridico modellato dal GDPR, delineando le principali sfide e considerazioni legali che questa tecnologia deve affrontare nell’ambito di tale regime normativo. |
| Descrizione sintetica in inglese | FL is a technique to implement a ML algorithm in decentralised collaborative learning settings wherein the algorithm is executed on multiple local datasets stored at isolated data sources such as smartphones, tablet and PCs without the need for collecting and processing the training data at a centralised data server. The Regulation (EU) 2016/679 (General Data Protection Regulation or GDPR) creates a legal data protection framework throughout the EU Member States, which responds to privacy and security concerns by posing limitations on data processing (collecting, recording, organizing, structuring, storing, using, erasing, etc.) of personal data, onto organizations anywhere, so long as they target data related to people in the EU. The research has to examine how federated learning fits within the legal landscape shaped by the GDPR and national regulation, outlining the key challenges and legal considerations this technology faces under such a regulatory regime. |
| Data del bando | 05/07/2024 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
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| Paesi di residenza dei candidati |
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| Nazionalità dei candidati |
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| Sito web del bando | https://www.unisalento.it/bandi-concorsi/-/bandi/view/67257635 |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Importo annuale | 24000 |
| Valuta | Euro |
| Nome dell'Ente finanziatore | Università del Salento Dipartimento di Matematica e Fisica |
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| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Lecce |
| Sito web | https://www.unisalento.it/bandi-concorsi/-/bandi/view/67257635 |
| protocollo.matfis@unisalento.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 05/08/2024 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |