Guide to Data Privacy
Lingua: inglese
Editore: Springer, Birkhäuser Nov 2022, 2022
Serie: Libro 85 di 99 - Undergraduate Topics in Computer Science
- Brossura
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Privacy technologies clearly are needed for ensuring that data does not lead to disclosure, but also that statistics or even data-driven machine learning models do not lead to disclosure. For example, can a deep-learning model be attacked to discover that sensitive data has been used for its training This accessible textbook presents privacy models, computational definitions of privacy, and methods to implement them. Additionally, the book explains and gives plentiful examples of how to implement-among other models-differential privacy, k-anonymity, and secure multiparty computation.Topics and features:Provides integrated presentation of data privacy (including tools from statistical disclosure control, privacy-preserving data mining, and privacy for communications)Discusses privacy requirements and tools fordifferent types of scenarios, including privacy for data, for computations, and for usersOffers characterization of privacy models, comparing their differences, advantages, and disadvantagesDescribes some of the most relevant algorithms to implement privacy modelsIncludes examples of data protection mechanismsThis unique textbook/guide contains numerous examples and succinctly and comprehensively gathers the relevant information. As such, it will be eminently suitable for undergraduate and graduate students interested in data privacy, as well as professionals wanting a concise overview.Vicenç Torra is Professor with the Department of Computing Science at Umeå University, Umeå, Sweden.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 332 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783031128363
- Titolo
- Guide to Data Privacy
- Autore
- Vicenç Torra
- Editore
- Springer, Birkhäuser Nov 2022
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031128362
- ISBN 13
- 9783031128363
- Peso dell'articolo
- 505 grammi
- Dimensioni
- 235x155x19 mm
- Serie
- Libro 85 di 99: Undergraduate Topics in Computer Science
Privacy technologies clearly are needed for ensuring that data does not lead to disclosure, but also that statistics or even data-driven machine learning models do not lead to disclosure. For example, can a deep-learning model be attacked to discover that sensitive data has been used for its training? This accessible textbook presents privacy models, computational definitions of privacy, and methods to implement them. Additionally, the book explains and gives plentiful examples of how to implement―among other models―differential privacy, k-anonymity, and secure multiparty computation.
Topics and features:
- Provides integrated presentation of data privacy (including tools from statistical disclosure control, privacy-preserving data mining, and privacy for communications)
- Discusses privacy requirements and tools fordifferent types of scenarios, including privacy for data, for computations, and for users
- Offers characterization of privacy models, comparing their differences, advantages, and disadvantages
- Describes some of the most relevant algorithms to implement privacy models
- Includes examples of data protection mechanisms
This unique textbook/guide contains numerous examples and succinctly and comprehensively gathers the relevant information. As such, it will be eminently suitable for undergraduate and graduate students interested in data privacy, as well as professionals wanting a concise overview.
Vicenç Torra is Professor with the Department of Computing Science at Umeå University, Umeå, Sweden.
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Emtmannsberg, BAYE, Germania
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Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
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