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Privacy Preservation in IoT Machine Learning Approaches (eng)
Libro 8 di 83: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 50,23
Spedizione EUR 4,00
Spedito da Italia a U.S.A.Quantità: 5 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: new.
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Privacy Preservation in IoT: Machine Learning Approaches (Paperback)
Libro 8 di 83: SpringerBriefs in Computer ScienceLingua: Inglese
Editore: Springer Verlag, Singapore, Singapore, 2022
ISBN 10: 9811917965 ISBN 13: 9789811917967
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Prima edizione
Paperback. Condizione: new. Paperback. This book aims to sort out the clear logic of the development of machine learning-driven privacy preservation in IoTs, including the advantages and disadvantages, as well as the future directions in this under-explored domain. In big data era, an increasingly massive volume of data is generated and transmitted in Internet of Things (IoTs), which poses great threats to privacy protection. Motivated by this, an emerging research topic, machine learning-driven privacy preservation, is fast booming to address various and diverse demands of IoTs. However, there is no existing literature discussion on this topic in a systematically manner.The issues of existing privacy protection methods (differential privacy, clustering, anonymity, etc.) for IoTs, such as low data utility, high communication overload, and unbalanced trade-off, are identified to the necessity of machine learning-driven privacy preservation. Besides, the leading and emerging attacks pose further threats to privacy protection in this scenario. To mitigate the negative impact, machine learning-driven privacy preservation methods for IoTs are discussed in detail on both the advantages and flaws, which is followed by potentially promising research directions.Readers may trace timely contributions on machine learning-driven privacy preservation in IoTs. The advances cover different applications, such as cyber-physical systems, fog computing, and location-based services. This book will be of interest to forthcoming scientists, policymakers, researchers, and postgraduates. This book aims to sort out the clear logic of the development of machine learning-driven privacy preservation in IoTs, including the advantages and disadvantages, as well as the future directions in this under-explored domain. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Privacy Preservation in Iot - Machine Learning Approaches : A Comprehensive Survey and Use Cases
Libro 8 di 83: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 53,34
Spedizione EUR 2,25
Spedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New.
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Privacy Preservation in Iot - Machine Learning Approaches : A Comprehensive Survey and Use Cases
Libro 8 di 83: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 62,84
Spedizione EUR 2,25
Spedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: As New. Unread book in perfect condition.
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Personalized Privacy Protection in Big Data
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: New.
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Tools for Design, Implementation and Verification of Emerging Information Technologies: 17th EAI International Conference, TridentCom 2022, Melbourne, Australia, November 23-25, 2022, Proceedings
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 54,10
Spedizione EUR 13,88
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. In.
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Privacy Preservation in Iot - Machine Learning Approaches : A Comprehensive Survey and Use Cases
Libro 8 di 83: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 56,11
Spedizione EUR 17,37
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New.
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Privacy Preservation in IoT: Machine Learning Approaches: A Comprehensive Survey and Use Cases (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 8 di 83: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 60,16
Spedizione EUR 13,88
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. In.
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Privacy Preservation in IoT Machine Learning Approaches (eng)
Libro 8 di 83: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: Brook Bookstore, Milano, MI, Italia
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 45,49
Spedizione EUR 27,99
Spedito da Italia a U.S.A.Quantità: 5 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: new.
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Personalized Privacy Protection in Big Data
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: As New. Unread book in perfect condition.
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Privacy Preservation in IoT: Machine Learning Approaches: A Comprehensive Survey and Use Cases (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 8 di 83: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
Condizione: New. 1st ed. 2022 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Privacy Preservation In Iot: Machine Lea
Libro 8 di 83: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 72,64
Spedizione EUR 10,50
Spedito da Irlanda a U.S.A.Quantità: 15 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New.
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Privacy Preservation in Iot - Machine Learning Approaches : A Comprehensive Survey and Use Cases
Libro 8 di 83: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 66,67
Spedizione EUR 17,37
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: As New. Unread book in perfect condition.
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Tools for Design, Implementation and Verification of Emerging Information Technologies: 17th EAI International Conference, TridentCom 2022, Melbourne, ... and Telecommunications Engineering, 489)
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 72,29
Spedizione EUR 13,88
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. In.
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Personalized Privacy Protection in Big Data (Data Analytics)
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 72,29
Spedizione EUR 13,88
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. In.
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Personalized Privacy Protection in Big Data (Data Analytics)
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 72,29
Spedizione EUR 13,88
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. In.
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Personalized Privacy Protection in Big Data
Da: Chiron Media, Wallingford, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 69,12
Spedizione EUR 17,94
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 10 disponibili
Aggiungi al carrelloPF. Condizione: New.
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Personalized Privacy Protection in Big Data
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 72,27
Spedizione EUR 17,37
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New.
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Personalized Privacy Protection in Big Data (Data Analytics)
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
Condizione: New. 1st ed. 2021 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Personalized Privacy Protection In Big D
Da: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 82,89
Spedizione EUR 10,50
Spedito da Irlanda a U.S.A.Quantità: 15 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New.
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Personalized Privacy Protection in Big Data
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 79,93
Spedizione EUR 17,37
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: As New. Unread book in perfect condition.
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Privacy Preservation In Iot: Machine Lea
Libro 8 di 83: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: Kennys Bookstore, Olney, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: New.
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Tools for Design, Implementation and Verification of Emerging Information Technologies: 17th Eai International Conference, Tridentcom 2022, Melbourne, Australia, November 23-25, 2022, Proceedings
Lingua: Inglese
Editore: Springer-Nature New York Inc, 2023
ISBN 10: 3031334574 ISBN 13: 9783031334573
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 89,31
Spedizione EUR 11,58
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloPaperback. Condizione: Brand New. 179 pages. 9.25x6.10x0.39 inches. In Stock.
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Personalized Privacy Protection in Big Data (Data Analytics)
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 97,42
Spedizione EUR 11,58
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloHardcover. Condizione: Brand New. 150 pages. 9.25x6.10x0.59 inches. In Stock.
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Personalized Privacy Protection In Big D
Da: Kennys Bookstore, Olney, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: New.
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Personalized Privacy Protection in Big Data
Lingua: Inglese
Editore: Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2021
ISBN 10: 9811637490 ISBN 13: 9789811637490
EUR 61,55
Spedizione EUR 48,99
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New.
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Personalized Privacy Protection in Big Data
Lingua: Inglese
Editore: Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2022
ISBN 10: 9811637520 ISBN 13: 9789811637520
EUR 61,55
Spedizione EUR 48,99
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New.
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Privacy Preservation in IoT: Machine Learning Approaches (Paperback)
Libro 8 di 83: SpringerBriefs in Computer ScienceLingua: Inglese
Editore: Springer Verlag, Singapore, Singapore, 2022
ISBN 10: 9811917965 ISBN 13: 9789811917967
Da: AussieBookSeller, Truganina, VIC, Australia
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Prima edizione
EUR 92,12
Spedizione EUR 31,55
Spedito da Australia a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloPaperback. Condizione: new. Paperback. This book aims to sort out the clear logic of the development of machine learning-driven privacy preservation in IoTs, including the advantages and disadvantages, as well as the future directions in this under-explored domain. In big data era, an increasingly massive volume of data is generated and transmitted in Internet of Things (IoTs), which poses great threats to privacy protection. Motivated by this, an emerging research topic, machine learning-driven privacy preservation, is fast booming to address various and diverse demands of IoTs. However, there is no existing literature discussion on this topic in a systematically manner.The issues of existing privacy protection methods (differential privacy, clustering, anonymity, etc.) for IoTs, such as low data utility, high communication overload, and unbalanced trade-off, are identified to the necessity of machine learning-driven privacy preservation. Besides, the leading and emerging attacks pose further threats to privacy protection in this scenario. To mitigate the negative impact, machine learning-driven privacy preservation methods for IoTs are discussed in detail on both the advantages and flaws, which is followed by potentially promising research directions.Readers may trace timely contributions on machine learning-driven privacy preservation in IoTs. The advances cover different applications, such as cyber-physical systems, fog computing, and location-based services. This book will be of interest to forthcoming scientists, policymakers, researchers, and postgraduates. This book aims to sort out the clear logic of the development of machine learning-driven privacy preservation in IoTs, including the advantages and disadvantages, as well as the future directions in this under-explored domain. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Privacy Preservation in IoT: Machine Learning Approaches | A Comprehensive Survey and Use Cases
Libro 8 di 83: SpringerBriefs in Computer ScienceEUR 54,80
Spedizione EUR 70,00
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 5 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Privacy Preservation in IoT: Machine Learning Approaches | A Comprehensive Survey and Use Cases | Youyang Qu (u. a.) | Taschenbuch | xi | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9789811917967 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Privacy Preservation in IoT: Machine Learning Approaches : A Comprehensive Survey and Use Cases
Libro 8 di 83: SpringerBriefs in Computer ScienceEUR 63,83
Spedizione EUR 61,07
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book aims to sort out the clear logic of the development of machine learning-driven privacy preservation in IoTs, including the advantages and disadvantages, as well as the future directions in this under-explored domain. In big data era, an increasingly massive volume of data is generated and transmitted in Internet of Things (IoTs), which poses great threats to privacy protection. Motivated by this, an emerging research topic, machine learning-driven privacy preservation, is fast booming to address various and diverse demands of IoTs. However, there is no existing literature discussion on this topic in a systematically manner.The issues of existing privacy protection methods (differential privacy, clustering, anonymity, etc.) for IoTs, such as low data utility, high communication overload, and unbalanced trade-off, are identified to the necessity of machine learning-driven privacy preservation. Besides, the leading and emerging attacks pose further threats to privacy protection in this scenario. To mitigate the negative impact, machine learning-driven privacy preservation methods for IoTs are discussed in detail on both the advantages and flaws, which is followed by potentially promising research directions.Readers may trace timely contributions on machine learning-driven privacy preservation in IoTs. The advances cover different applications, such as cyber-physical systems, fog computing, and location-based services. This book will be of interest to forthcoming scientists, policymakers, researchers, and postgraduates.
