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. Receptor da Bolsa de Pesquisa Google LARA e do Excellence in Higher Degree Research (Student Award) pela Faculty of Science and Engineering, Macquarie University. Interessado em Métodos Formais, Fluxo de Informação Quantitativo, Computação Responsável (e.g. Privacy, Utility, Fairness), 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

Mário S. Alvim, Natasha Fernandes, Annabelle McIver, Gabriel H. Nunes (2024). The Privacy-Utility Trade-off in the Topics API. CCS 2024.

PDF Citação Código Dados Documento Fonte DOI

Gabriel H. Nunes (2024). AOL Dataset for Browsing History and Topics of Interest. CCS 2024.

Citação Documento Fonte DOI

Gabriel H. Nunes (2024). Topics API Analysis. CCS 2024.

Citação Código Dados Documento Fonte DOI

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.

PDF Citação Pôster Documento Fonte

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

PDF Citação Documento Fonte DOI

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Tópicos

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