Gabriel H. Nunes
Doutorando em Ciência da Computação
Macquarie University, Austrália
Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil
Doutorando em Cotutela em Ciência da Computação na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Brasil, e na Macquarie University, Austrália. Mestre em Ciência da Computação e Bacharel em Física pela UFMG. Interessado em Métodos Formais, Fluxo de Informação Quantitativo, Computação Responsável, Inteligência Artificial, e Neurociência.
Membro do Topete Research Group e do Laboratório INSCRYPT | T-Rex.
Interesses
- Métodos Formais
- Fluxo de Informação Quantitativo
- Computação Responsável
- Inteligência Artificial
- Neurociência
Formação
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Doutorado em Ciência da Computação, 2025
Macquarie University, Austrália
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Doutorado em Ciência da Computação, 2025
Universidade Federal de Minas Gerais, Brazil
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Mestrado em Ciência da Computação, 2021
Universidade Federal de Minas Gerais
-
Bacharelado em Física, 2018
Universidade Federal de Minas Gerais
Destaques
- O artigo de conferência A novel analysis of utility in privacy pipelines, using Kronecker products and quantitative information flow foi publicado na CCS 2023!
- O artigo de workshop A Quantitative Information Flow Analysis of the Topics API foi publicado na WPES 2023!
- O projeto Uma estrutura robusta e explicável baseada em QIF para avaliar os riscos de privacidade de grandes dados foi premiado no Google Latin America Research Awards 2021!
Publicações
(2023).
A new Framework for Measuring Re-Identification Risk.
RegML @ NeurIPS 2023.
(2023).
A Quantitative Information Flow Analysis of the Topics API.
WPES 2023.
(2023).
A Novel Analysis of Utility in Privacy Pipelines, Using Kronecker Products and Quantitative Information Flow.
CCS 2023.
(2023).
A novel analysis of utility in privacy pipelines, using Kronecker products and quantitative information flow.
TPDP 2023.
(2023).
Measuring Re-identification Risk.
SIGMOD/PODS 2023.