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

  • Doutorado em Ciência da Computação, 2025

    Macquarie University, Austrália

  • Doutorado em Ciência da Computação, 2025

    Universidade Federal de Minas Gerais, Brazil

  • Mestrado em Ciência da Computação, 2021

    Universidade Federal de Minas Gerais

  • Bacharelado em Física, 2018

    Universidade Federal de Minas Gerais

Destaques

Publicações

CJ Carey, Travis Dick, Alessandro Epasto, Adel Javanmard, Josh Karlin, Shankar Kumar, Andres Muñoz Medina, Vahab Mirrokni, Gabriel H. Nunes, Sergei Vassilvitskii, Peilin Zhong (2023). A new Framework for Measuring Re-Identification Risk. RegML @ NeurIPS 2023.

Mário S. Alvim, Natasha Fernandes, Annabelle McIver, Gabriel H. Nunes (2023). A Quantitative Information Flow Analysis of the Topics API. WPES 2023.

PDF Citação DOI

Mário S. Alvim, Natasha Fernandes, Annabelle McIver, Carroll Morgan, Gabriel H. Nunes (2023). A Novel Analysis of Utility in Privacy Pipelines, Using Kronecker Products and Quantitative Information Flow. CCS 2023.

PDF Citação DOI

Mário S. Alvim, Natasha Fernandes, Annabelle McIver, Carroll Morgan, Gabriel H. Nunes (2023). A novel analysis of utility in privacy pipelines, using Kronecker products and quantitative information flow. TPDP 2023.

CJ Carey, Travis Dick, Alessandro Epasto, Adel Javanmard, Josh Karlin, Shankar Kumar, Andres Muñoz Medina, Vahab Mirrokni, Gabriel H. Nunes, Sergei Vassilvitskii, Peilin Zhong (2023). Measuring Re-identification Risk. SIGMOD/PODS 2023.

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