| Título : |
Algorithms for Data and Computation Privacy |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Liu, Alex X., Autor ; Li, Rui, Autor |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2021 |
| Número de páginas: |
XVIII, 404 p. 163 ilustraciones, 130 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-58896-0 |
| 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 Red de computadoras Sistemas de almacenamiento y recuperación de información Red informática Privacidad Redes de comunicación informática Almacenamiento y recuperación de información Seguridad móvil y de red Seguridad de datos e información |
| Índice Dewey: |
005.8 Ciencia de los computadores (Programación, programas de sistemas) |
| Resumen: |
Este libro presenta los algoritmos de última generación para la privacidad de datos y computación. Se centra principalmente en algoritmos de cifrado simétrico con capacidad de búsqueda y algoritmos de cálculo multipartitos que preservan la privacidad. Este libro también presenta algoritmos para violar la privacidad y brinda una intuición sobre cómo diseñar algoritmos para contrarrestar los ataques a la privacidad. En este libro también se incluyen algunos algoritmos de privacidad diferencial bien diseñados. Impulsados por menores costos, mayor confiabilidad, mejor rendimiento y una implementación más rápida, los servicios de datos e informática se subcontratan cada vez más a las nubes. En este paradigma informático, a menudo uno tiene que almacenar datos sensibles a la privacidad en partes en las que no se puede confiar plenamente y realizar cálculos sensibles a la privacidad con partes en las que tampoco se puede confiar plenamente. Para ambos escenarios, preservar la privacidad de los datos y la privacidad de los cálculos es extremadamente importante. Después del escándalo de datos de Facebook-Cambridge Analytical y la implementación del Reglamento General de Protección de Datos por parte de la Unión Europea, los usuarios son cada vez más conscientes y más preocupados por su privacidad en este mundo digital. Este libro está dirigido a ingenieros de bases de datos, ingenieros de computación en la nube e investigadores que trabajan en este campo. Los estudiantes de nivel avanzado que estudian informática e ingeniería eléctrica también encontrarán útil este libro como referencia o texto secundario. |
| Nota de contenido: |
Part I Privacy Preserving Queries -- Range Queries over Encrypted Data -- Fast and Scalable Range and Keyword Query Processing over Encrypted Data with Provable Adaptive Security -- Nearest Neighbor Queries over Encrypted Data -- K-nearest Neighbor Queries over Encrypted Data -- Top-k Queries for Two-tiered Sensor Networks -- Part II Privacy Preserving Computation -- Collaborative Enforcement of Firewall Policies in Virtual Private Networks -- Privacy Preserving Quantification of Cross-Domain Network Reachability -- Cross-Domain Privacy-Preserving Cooperative Firewall Optimization -- Privacy Preserving String Matching for Cloud Computing -- Privacy Preserving Information Hub Identification in Social Networks -- Part III Differential Privacy -- Publishing Social Network Data with Privacy Guarantees -- Predictable Privacy-Preserving Mobile Crowd Sensing -- Differentially Private and Budget Limited Bandit Learning over Matroids -- Part IV Breaking Privacy -- Breaching Privacy in Encrypted Instant Messaging Networks. |
| 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 |
Algorithms for Data and Computation Privacy [documento electrónico] / Liu, Alex X., Autor ; Li, Rui, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XVIII, 404 p. 163 ilustraciones, 130 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-58896-0 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 Red de computadoras Sistemas de almacenamiento y recuperación de información Red informática Privacidad Redes de comunicación informática Almacenamiento y recuperación de información Seguridad móvil y de red Seguridad de datos e información |
| Índice Dewey: |
005.8 Ciencia de los computadores (Programación, programas de sistemas) |
| Resumen: |
Este libro presenta los algoritmos de última generación para la privacidad de datos y computación. Se centra principalmente en algoritmos de cifrado simétrico con capacidad de búsqueda y algoritmos de cálculo multipartitos que preservan la privacidad. Este libro también presenta algoritmos para violar la privacidad y brinda una intuición sobre cómo diseñar algoritmos para contrarrestar los ataques a la privacidad. En este libro también se incluyen algunos algoritmos de privacidad diferencial bien diseñados. Impulsados por menores costos, mayor confiabilidad, mejor rendimiento y una implementación más rápida, los servicios de datos e informática se subcontratan cada vez más a las nubes. En este paradigma informático, a menudo uno tiene que almacenar datos sensibles a la privacidad en partes en las que no se puede confiar plenamente y realizar cálculos sensibles a la privacidad con partes en las que tampoco se puede confiar plenamente. Para ambos escenarios, preservar la privacidad de los datos y la privacidad de los cálculos es extremadamente importante. Después del escándalo de datos de Facebook-Cambridge Analytical y la implementación del Reglamento General de Protección de Datos por parte de la Unión Europea, los usuarios son cada vez más conscientes y más preocupados por su privacidad en este mundo digital. Este libro está dirigido a ingenieros de bases de datos, ingenieros de computación en la nube e investigadores que trabajan en este campo. Los estudiantes de nivel avanzado que estudian informática e ingeniería eléctrica también encontrarán útil este libro como referencia o texto secundario. |
| Nota de contenido: |
Part I Privacy Preserving Queries -- Range Queries over Encrypted Data -- Fast and Scalable Range and Keyword Query Processing over Encrypted Data with Provable Adaptive Security -- Nearest Neighbor Queries over Encrypted Data -- K-nearest Neighbor Queries over Encrypted Data -- Top-k Queries for Two-tiered Sensor Networks -- Part II Privacy Preserving Computation -- Collaborative Enforcement of Firewall Policies in Virtual Private Networks -- Privacy Preserving Quantification of Cross-Domain Network Reachability -- Cross-Domain Privacy-Preserving Cooperative Firewall Optimization -- Privacy Preserving String Matching for Cloud Computing -- Privacy Preserving Information Hub Identification in Social Networks -- Part III Differential Privacy -- Publishing Social Network Data with Privacy Guarantees -- Predictable Privacy-Preserving Mobile Crowd Sensing -- Differentially Private and Budget Limited Bandit Learning over Matroids -- Part IV Breaking Privacy -- Breaching Privacy in Encrypted Instant Messaging Networks. |
| 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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