Sinossi
La protezione della privacy nell'analisi dei big data si riferisce al processo di salvaguardia della privacy e della riservatezza delle informazioni sensibili in grandi set di dati, pur consentendo l'estrazione di preziose informazioni e modelli dai dati. L'analisi dei big data prevede l'uso di algoritmi e tecnologie avanzate per analizzare grandi quantità di dati, spesso contenenti informazioni personali o sensibili, per ottenere insight e prendere decisioni informate.
Tuttavia, man mano che vengono raccolti e analizzati sempre più dati, vi è un rischio crescente di violazioni della privacy e uso improprio dei dati. Per affrontare questa sfida, vengono utilizzate tecniche di protezione della privacy come l'anonimizzazione dei dati, la crittografia e i controlli di accesso per garantire che le informazioni sensibili siano protette da accessi o divulgazioni non autorizzati.
L'anonimizzazione dei dati comporta la rimozione o la modifica delle informazioni di identificazione personale (PII) dal set di dati, pur mantenendo la sua utilità per l'analisi. La crittografia comporta la codifica dei dati in un modo che può essere decifrato solo con una chiave, garantendo che solo gli utenti autorizzati possano accedervi. I controlli di accesso limitano l'accesso ai dati solo a coloro che ne hanno bisogno per scopi legittimi.
La protezione della privacy nell'analisi dei big data è fondamentale per mantenere la fiducia tra proprietari e utenti dei dati, proteggere i diritti individuali alla privacy e rispettare i requisiti normativi
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Risultati della ricerca per Privacy Protection in Big Data Analytics
Foto dell'editore
Privacy Protection in Big Data Analytics
Editore:
Vikatan Publishing Solutions, 2023
ISBN 10: 9879492439
ISBN 13: 9789879492437
Antico o usato
Brossura
Da: Buchpark, Trebbin, Germania
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Condizione: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Privacy protection in big data analytics refers to the process of safeguarding the privacy and confidentiality of sensitive information in large datasets, while still allowing for the extraction of valuable insights and patterns from the data. Big data analytics involves the use of advanced algorithms and technologies to analyze vast amounts of data, often containing personal or sensitive information, to gain insights and make informed decisions.However, as more and more data is collected and analyzed, there is an increasing risk of privacy breaches and data misuse. To address this challenge, privacy protection techniques such as data anonymization, encryption, and access controls are used to ensure that sensitive information is protected from unauthorized access or disclosure.Data anonymization involves the removal or modification of personally identifiable information (PII) from the dataset, while still retaining its usefulness for analysis. Encryption involves encoding the data in a way that can only be deciphered with a key, ensuring that only authorized users can access it. Access controls restrict access to the data to only those who need it for legitimate purposes.Privacy protection in big data analytics is crucial for maintaining trust between data owners and users, protecting individual privacy rights, and complying with regulatory requirements. Codice articolo 41574692/2
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