Personalized Privacy Protection in Big Data / Qu, Youyang  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Personalized Privacy Protection in Big Data Tipo de documento: documento electrónico Autores: Qu, Youyang, Autor ; Nosouhi, Mohammad Reza, Autor ; Cui, Lei, Autor ; Yu, Shui, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XI, 139 p. 36 ilustraciones, 34 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1637506-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Protección de datos  Investigación cuantitativa  Procesamiento de datos  Inteligencia artificial  Teoría de la codificación  Teoría de la información  La seguridad informática  Privacidad  Análisis de datos y Big Data  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Ciencia de los datos  Teoría de la codificación y la información  Principios y Modelos de Seguridad Índice Dewey: 005.8 Ciencia de los computadores (Programación, programas de sistemas) Resumen: Este libro presenta la protección de la privacidad de los datos que se ha aplicado ampliamente en nuestra era actual de big data. Sin embargo, la investigación sobre la privacidad de los big data está todavía en sus primeras etapas. Dado que los métodos de protección existentes pueden dar como resultado una baja utilidad de los datos y compensaciones desequilibradas, la protección personalizada de la privacidad se ha convertido en un tema de investigación en rápida expansión. En este libro, los autores exploran las amenazas emergentes y los métodos de protección de la privacidad existentes, y analizan en detalle las ventajas y desventajas de la protección de la privacidad personalizada. Los métodos tradicionales, como la privacidad diferencial y la criptografía, se analizan utilizando un enfoque comparativo e interseccional, y se contrastan con métodos emergentes como el aprendizaje federado y las redes generativas de confrontación. Los avances discutidos cubren diversas aplicaciones, por ejemplo, sistemas ciberfísicos, redes sociales y servicios basados ​​en la ubicación. Dado su alcance, el libro es de interés tanto para científicos como para responsables políticos, investigadores y posgraduados. Nota de contenido: Chapter 1: Introduction -- Chapter 2: Current Methods of Privacy Protection -- Chapter 3: Privacy Attacks -- Chapter 4: Personalize Privacy Defense -- Chapter 5: Future Directions -- Chapter6: Summary and Outlook. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Personalized Privacy Protection in Big Data [documento electrónico] / Qu, Youyang, Autor ; Nosouhi, Mohammad Reza, Autor ; Cui, Lei, Autor ; Yu, Shui, Autor  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2021 . - XI, 139 p. 36 ilustraciones, 34 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1637506-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Protección de datos  Investigación cuantitativa  Procesamiento de datos  Inteligencia artificial  Teoría de la codificación  Teoría de la información  La seguridad informática  Privacidad  Análisis de datos y Big Data  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Ciencia de los datos  Teoría de la codificación y la información  Principios y Modelos de Seguridad Índice Dewey: 005.8 Ciencia de los computadores (Programación, programas de sistemas) Resumen: Este libro presenta la protección de la privacidad de los datos que se ha aplicado ampliamente en nuestra era actual de big data. Sin embargo, la investigación sobre la privacidad de los big data está todavía en sus primeras etapas. Dado que los métodos de protección existentes pueden dar como resultado una baja utilidad de los datos y compensaciones desequilibradas, la protección personalizada de la privacidad se ha convertido en un tema de investigación en rápida expansión. En este libro, los autores exploran las amenazas emergentes y los métodos de protección de la privacidad existentes, y analizan en detalle las ventajas y desventajas de la protección de la privacidad personalizada. Los métodos tradicionales, como la privacidad diferencial y la criptografía, se analizan utilizando un enfoque comparativo e interseccional, y se contrastan con métodos emergentes como el aprendizaje federado y las redes generativas de confrontación. Los avances discutidos cubren diversas aplicaciones, por ejemplo, sistemas ciberfísicos, redes sociales y servicios basados ​​en la ubicación. Dado su alcance, el libro es de interés tanto para científicos como para responsables políticos, investigadores y posgraduados. Nota de contenido: Chapter 1: Introduction -- Chapter 2: Current Methods of Privacy Protection -- Chapter 3: Privacy Attacks -- Chapter 4: Personalize Privacy Defense -- Chapter 5: Future Directions -- Chapter6: Summary and Outlook. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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