ד"ר אליעד צפדיה

היכולת לנתח נתונים רגישים מבלי להסתכן בדליפת מידע אישי היא אחד האתגרים המורכבים ביותר בחזית המחשוב. ד"ר אליעד צפדיה מפתח כלים מתמטיים ואלגוריתמיים המאפשרים לבצע חישובים מורכבים על מאגרי נתונים ענקיים, תוך שמירה על רמת פרטיות מוכחת. מחקרו מתמקד ב"פרטיות דיפרנציאלית" (Differential Privacy) - מסגרת המגבילה דליפת מידע באופן מבוקר ומדויק. 
ד"ר צפדיה מגדיר מתמטית את ה"קו האדום": הנקודה שמעבר לה ניתוח הנתונים עלול לחשוף מידע רגיש של אדם ספציפי, ומפתח את הכלים המאפשרים למערכות לעצור בדיוק שם ולשמור שמידע אישי לא ייחשף.

תחומי מחקר מרכזיים:

• פרטיות דיפרנציאלית (Differential Privacy)

• קריפטוגרפיה (Cryptography)

• תיאוריה של למידת מכונה (Machine Learning Theory)

אופי המחקר:

תיאורטי: פיתוח הוכחות מתמטיות ואלגוריתמים המגדירים את גבולות היכולת לחשב באופן פרטי.

אופק תעסוקתי:

בוגרות ובוגרי המעבדה משתלבים במגוון תפקידים:

• תעשייה: מדעני נתונים ומומחי אבטחה ופרטיות בחברות טכנולוגיה המתמודדות עם רגולציות פרטיות מחמירות

• אקדמיה: חוקרים ומרצים בתחומי אלגוריתמים, קריפטוגרפיה וסטטיסטיקה

• מגזר ציבורי: ייעוץ ותכנון מערכות עבור רשויות סטטיסטיקה וגופי בריאות