Autor Zhou, Wanlei
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Hacer una sugerencia Refinar búsqueda20th International Conference, ICWL 2021, Macau, China, November 13–14, 2021, Proceedings / Zhou, Wanlei ; Mu, Yi
Título : 20th International Conference, ICWL 2021, Macau, China, November 13–14, 2021, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Zhou, Wanlei, ; Mu, Yi, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XII, 173 p. 66 ilustraciones, 57 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-90785-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Ingeniería Informática Red de computadoras Ciencias sociales Computadoras y Educación Ingeniería Informática y Redes Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Índice Dewey: 371.334 Resumen: Este libro constituye las actas de la 20.ª Conferencia Internacional sobre Avances en el Aprendizaje Basado en la Web, ICWL 2021, que se celebró en Macao, China, en noviembre de 2021. Los artículos incluidos en este volumen tratan múltiples temas, desde algoritmos hasta sistemas y aplicaciones. y están organizados en 3 tracks: Metodologías de aprendizaje en línea, confianza y análisis; Entorno de aprendizaje en línea con herramientas; Problemas de privacidad del aprendizaje en línea y herramientas especiales. 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 20th International Conference, ICWL 2021, Macau, China, November 13–14, 2021, Proceedings [documento electrónico] / Zhou, Wanlei, ; Mu, Yi, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XII, 173 p. 66 ilustraciones, 57 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-90785-3
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Palabras clave: Ingeniería Informática Red de computadoras Ciencias sociales Computadoras y Educación Ingeniería Informática y Redes Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Índice Dewey: 371.334 Resumen: Este libro constituye las actas de la 20.ª Conferencia Internacional sobre Avances en el Aprendizaje Basado en la Web, ICWL 2021, que se celebró en Macao, China, en noviembre de 2021. Los artículos incluidos en este volumen tratan múltiples temas, desde algoritmos hasta sistemas y aplicaciones. y están organizados en 3 tracks: Metodologías de aprendizaje en línea, confianza y análisis; Entorno de aprendizaje en línea con herramientas; Problemas de privacidad del aprendizaje en línea y herramientas especiales. 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
Título : Differential Privacy and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Zhu, Tianqing, Autor ; Li, Gang, Autor ; Zhou, Wanlei, Autor ; Yu, Philip S., Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIII, 235 p. 71 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-62004-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de datos Protección de datos Inteligencia artificial Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Seguridad de datos e información Privacidad Índice Dewey: 006.312 Minería de datos Resumen: Este libro se centra en la privacidad diferencial y su aplicación con énfasis en los aspectos técnicos y de aplicación. Este libro también presenta las investigaciones más recientes sobre privacidad diferencial desde una perspectiva teórica. Proporciona una estrategia accesible para que investigadores e ingenieros implementen privacidad diferencial en aplicaciones del mundo real. Los primeros capítulos se centran en dos direcciones principales: la publicación de datos diferencialmente privados y el análisis de datos diferencialmente privados. La publicación de datos se centra en cómo modificar el conjunto de datos original o las consultas con la garantía de privacidad diferencial. El análisis de datos de privacidad se concentra en cómo modificar el algoritmo de análisis de datos para satisfacer la privacidad diferencial, manteniendo al mismo tiempo una alta precisión de extracción. Los autores también presentan varias aplicaciones en el mundo real, incluidos sistemas de recomendación y privacidad de ubicación. Los estudiantes de nivel avanzado en ciencias de la computación e ingeniería, así como investigadores y profesionales que trabajan en la preservación de la privacidad, la minería de datos, el aprendizaje automático y el análisis de datos encontrarán útil este libro. como una referencia. Los ingenieros en bases de datos, seguridad de redes, redes sociales y servicios web también encontrarán útil este libro. Nota de contenido: Preliminary of Differential Privacy -- Differentially Private Data Publishing: Settings and Mechanisms -- Differentially Private Data Publishing: Interactive Setting -- Differentially Private Data Publishing: Non-interactive Setting -- Differentially Private Data Analysis -- Differentially Private Deep Learning -- Differentially Private Applications: Where to Start? -- Differentially Private Social Network Data Publishing -- Differentially Private Recommender System -- Privacy Preserving for Tagging Recommender Systems -- Differential Location Privacy -- Differentially Private Spatial Crowdsourcing -- Correlated Differential Privacy for Non-IID Datasets -- Future Directions. 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 Differential Privacy and Applications [documento electrónico] / Zhu, Tianqing, Autor ; Li, Gang, Autor ; Zhou, Wanlei, Autor ; Yu, Philip S., Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XIII, 235 p. 71 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-62004-6
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Palabras clave: Procesamiento de datos Protección de datos Inteligencia artificial Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Seguridad de datos e información Privacidad Índice Dewey: 006.312 Minería de datos Resumen: Este libro se centra en la privacidad diferencial y su aplicación con énfasis en los aspectos técnicos y de aplicación. Este libro también presenta las investigaciones más recientes sobre privacidad diferencial desde una perspectiva teórica. Proporciona una estrategia accesible para que investigadores e ingenieros implementen privacidad diferencial en aplicaciones del mundo real. Los primeros capítulos se centran en dos direcciones principales: la publicación de datos diferencialmente privados y el análisis de datos diferencialmente privados. La publicación de datos se centra en cómo modificar el conjunto de datos original o las consultas con la garantía de privacidad diferencial. El análisis de datos de privacidad se concentra en cómo modificar el algoritmo de análisis de datos para satisfacer la privacidad diferencial, manteniendo al mismo tiempo una alta precisión de extracción. Los autores también presentan varias aplicaciones en el mundo real, incluidos sistemas de recomendación y privacidad de ubicación. Los estudiantes de nivel avanzado en ciencias de la computación e ingeniería, así como investigadores y profesionales que trabajan en la preservación de la privacidad, la minería de datos, el aprendizaje automático y el análisis de datos encontrarán útil este libro. como una referencia. Los ingenieros en bases de datos, seguridad de redes, redes sociales y servicios web también encontrarán útil este libro. Nota de contenido: Preliminary of Differential Privacy -- Differentially Private Data Publishing: Settings and Mechanisms -- Differentially Private Data Publishing: Interactive Setting -- Differentially Private Data Publishing: Non-interactive Setting -- Differentially Private Data Analysis -- Differentially Private Deep Learning -- Differentially Private Applications: Where to Start? -- Differentially Private Social Network Data Publishing -- Differentially Private Recommender System -- Privacy Preserving for Tagging Recommender Systems -- Differential Location Privacy -- Differentially Private Spatial Crowdsourcing -- Correlated Differential Privacy for Non-IID Datasets -- Future Directions. 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
Título : Location Privacy in Mobile Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Liu, Bo, Autor ; Zhou, Wanlei, Autor ; Zhu, Tianqing, Autor ; Xiang, Yong, Autor ; Wang, Kun, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XI, 101 p. 47 ilustraciones, 46 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1317057-- 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 Informática móvil Privacidad Seguridad de datos e información Índice Dewey: 005.8 Ciencia de los computadores (Programación, programas de sistemas) Resumen: Este libro proporciona un estudio exhaustivo del estado del arte en privacidad de ubicación para aplicaciones móviles. Presenta un marco integrado de cinco partes para la investigación de la privacidad de la ubicación, que incluye el análisis de definiciones de privacidad de la ubicación, ataques y adversarios, métodos de protección de la privacidad de la ubicación, métricas de privacidad de la ubicación y aplicaciones móviles basadas en la ubicación. Además, analiza las relaciones entre los distintos elementos de la privacidad de la ubicación y detalla los ataques del mundo real en una aplicación específica. Además, el libro presenta estudios de casos de tres aplicaciones y comparte ideas valiosas sobre futuras direcciones de investigación. Al arrojar nueva luz sobre cuestiones clave de investigación en privacidad de la ubicación y promover el avance y desarrollo de futuras aplicaciones móviles basadas en la ubicación, será de interés para un amplio público de lectores, desde estudiantes hasta investigadores e ingenieros en el campo. Nota de contenido: Chapter 1 Introduction -- Chapter 2 Location Privacy Preserving Mechanisms -- Chapter 3 Location Privacy in Mobile Social Network Applications -- Chapter 4 Location Privacy in Mobile Crowd Sensing Applications -- Chapter 5 Location Privacy in Wireless Vehicular Networks -- Chapter 6 Future Directions and Conclusions. 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 Location Privacy in Mobile Applications [documento electrónico] / Liu, Bo, Autor ; Zhou, Wanlei, Autor ; Zhu, Tianqing, Autor ; Xiang, Yong, Autor ; Wang, Kun, Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2018 . - XI, 101 p. 47 ilustraciones, 46 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1317057--
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Palabras clave: Protección de datos Informática móvil Privacidad Seguridad de datos e información Índice Dewey: 005.8 Ciencia de los computadores (Programación, programas de sistemas) Resumen: Este libro proporciona un estudio exhaustivo del estado del arte en privacidad de ubicación para aplicaciones móviles. Presenta un marco integrado de cinco partes para la investigación de la privacidad de la ubicación, que incluye el análisis de definiciones de privacidad de la ubicación, ataques y adversarios, métodos de protección de la privacidad de la ubicación, métricas de privacidad de la ubicación y aplicaciones móviles basadas en la ubicación. Además, analiza las relaciones entre los distintos elementos de la privacidad de la ubicación y detalla los ataques del mundo real en una aplicación específica. Además, el libro presenta estudios de casos de tres aplicaciones y comparte ideas valiosas sobre futuras direcciones de investigación. Al arrojar nueva luz sobre cuestiones clave de investigación en privacidad de la ubicación y promover el avance y desarrollo de futuras aplicaciones móviles basadas en la ubicación, será de interés para un amplio público de lectores, desde estudiantes hasta investigadores e ingenieros en el campo. Nota de contenido: Chapter 1 Introduction -- Chapter 2 Location Privacy Preserving Mechanisms -- Chapter 3 Location Privacy in Mobile Social Network Applications -- Chapter 4 Location Privacy in Mobile Crowd Sensing Applications -- Chapter 5 Location Privacy in Wireless Vehicular Networks -- Chapter 6 Future Directions and Conclusions. 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
Título : Malicious Attack Propagation and Source Identification Tipo de documento: documento electrónico Autores: Jiang, Jiaojiao, Autor ; Wen, Sheng, Autor ; Liu, Bo, Autor ; Yu, Shui, Autor ; Xiang, Yang, Autor ; Zhou, Wanlei, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XII, 192 p. 106 ilustraciones, 37 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-02179-5 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 Telecomunicación Seguridad de datos e información Redes de comunicación informática Ingeniería en Comunicaciones Redes Índice Dewey: 005.8 Ciencia de los computadores (Programación, programas de sistemas) Resumen: Este libro cubre y hace cuatro contribuciones principales: 1) analizar y estudiar los pros y los contras de los enfoques actuales para identificar fuentes de rumores en redes complejas; 2) proponer un enfoque novedoso para identificar fuentes de rumores en redes que varían en el tiempo; 3) desarrollar un enfoque rápido para identificar múltiples fuentes de rumores; 4) proponer un método comunitario para superar el problema de escalabilidad en esta área de investigación. Estas contribuciones permiten que la identificación de las fuentes de los rumores se aplique de forma eficaz en redes del mundo real y, en última instancia, disminuyan los daños causados por los rumores, algo que los autores ilustran rigurosamente en este libro. En el mundo moderno, la ubicuidad de las redes nos ha hecho vulnerables a diversos riesgos. Por ejemplo, los virus se propagan por Internet e infectan millones de computadoras. La información errónea se difunde increíblemente rápido en las redes sociales en línea, como Facebook y Twitter. Las enfermedades infecciosas, como el SARS, el H1N1 o el Ébola, se han extendido geográficamente y han matado a cientos de miles de personas. En esencia, todas estas situaciones pueden modelarse como un rumor que se propaga a través de una red, donde el objetivo es encontrar la fuente del rumor para controlar y prevenir los riesgos de la red. Hasta ahora, se ha realizado un trabajo extenso para desarrollar nuevos enfoques para identificar eficazmente las fuentes de los rumores. Sin embargo, los enfoques actuales todavía adolecen de debilidades críticas. El más grave es el complejo proceso de difusión espaciotemporal de rumores en redes que varían en el tiempo, que es el cuello de botella de los enfoques actuales. El segundo problema radica en la costosa complejidad computacional que supone identificar múltiples fuentes de rumores. La tercera cuestión importante es la enorme escala de las redes subyacentes, lo que dificulta el desarrollo de estrategias eficientes para identificar de forma rápida y precisa las fuentes de los rumores. Estas debilidades impiden que la identificación de fuentes de rumores se aplique en una gama más amplia de aplicaciones del mundo real. Este libro tiene como objetivo analizar y abordar estas cuestiones para hacer que la identificación de las fuentes de los rumores sea más eficaz y aplicable en el mundo real. Los autores proponen una novedosa estrategia de difusión inversa para reducir la escala de fuentes sospechosas, lo que promueve drásticamente la eficiencia de su método. Luego, los autores desarrollan un estimador de máxima verosimilitud, que puede identificar la verdadera fuente de los sospechosos con alta precisión. Para la cuestión de la escalabilidad en la identificación de fuentes de rumores, los autores exploran técnicas de sensores y desarrollan un método basado en la estructura comunitaria. Luego, los autores aprovechan la correlación lineal entre el tiempo de difusión del rumor y la distancia de infección y desarrollan un método rápido para localizar la fuente de difusión del rumor. El análisis teórico demuestra la eficiencia del método propuesto y los resultados del experimento verifican las ventajas significativas del método propuesto en redes a gran escala. Este libro está dirigido a estudiantes de grado y posgrado que estudian informática y redes. Investigadores y profesionales que trabajan en seguridad de redes,Los modelos de propagación y otros temas relacionados también estarán interesados en este libro. Nota de contenido: 1 Introduction -- 2 Preliminary of Modeling Malicious Attack Propagation -- 3 User Influence in the Propagation of Malicious Attacks -- 4 Restrain Malicious Attack Propagation -- 5 Preliminary of Identifying Propagation Sources -- 6 Source Identification Under Complete Observations: A Maximum Likelihood (ML) Source Estimator -- 7 Source Identification Under Snapshots: A Sample Path Based Source Estimator -- 8 Source Identification Under Sensor Observations: A Gaussian Source Estimator -- 9 Comparative Study and Numerical Analysis -- 10 Identifying Propagation Source in Time-varying Networks -- 11 Identifying Multiple Propagation Sources -- 12 Identifying Propagation Source in Large-scale Networks -- 13 Future Directions and Conclusion. 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 Malicious Attack Propagation and Source Identification [documento electrónico] / Jiang, Jiaojiao, Autor ; Wen, Sheng, Autor ; Liu, Bo, Autor ; Yu, Shui, Autor ; Xiang, Yang, Autor ; Zhou, Wanlei, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XII, 192 p. 106 ilustraciones, 37 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-02179-5
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 Telecomunicación Seguridad de datos e información Redes de comunicación informática Ingeniería en Comunicaciones Redes Índice Dewey: 005.8 Ciencia de los computadores (Programación, programas de sistemas) Resumen: Este libro cubre y hace cuatro contribuciones principales: 1) analizar y estudiar los pros y los contras de los enfoques actuales para identificar fuentes de rumores en redes complejas; 2) proponer un enfoque novedoso para identificar fuentes de rumores en redes que varían en el tiempo; 3) desarrollar un enfoque rápido para identificar múltiples fuentes de rumores; 4) proponer un método comunitario para superar el problema de escalabilidad en esta área de investigación. Estas contribuciones permiten que la identificación de las fuentes de los rumores se aplique de forma eficaz en redes del mundo real y, en última instancia, disminuyan los daños causados por los rumores, algo que los autores ilustran rigurosamente en este libro. En el mundo moderno, la ubicuidad de las redes nos ha hecho vulnerables a diversos riesgos. Por ejemplo, los virus se propagan por Internet e infectan millones de computadoras. La información errónea se difunde increíblemente rápido en las redes sociales en línea, como Facebook y Twitter. Las enfermedades infecciosas, como el SARS, el H1N1 o el Ébola, se han extendido geográficamente y han matado a cientos de miles de personas. En esencia, todas estas situaciones pueden modelarse como un rumor que se propaga a través de una red, donde el objetivo es encontrar la fuente del rumor para controlar y prevenir los riesgos de la red. Hasta ahora, se ha realizado un trabajo extenso para desarrollar nuevos enfoques para identificar eficazmente las fuentes de los rumores. Sin embargo, los enfoques actuales todavía adolecen de debilidades críticas. El más grave es el complejo proceso de difusión espaciotemporal de rumores en redes que varían en el tiempo, que es el cuello de botella de los enfoques actuales. El segundo problema radica en la costosa complejidad computacional que supone identificar múltiples fuentes de rumores. La tercera cuestión importante es la enorme escala de las redes subyacentes, lo que dificulta el desarrollo de estrategias eficientes para identificar de forma rápida y precisa las fuentes de los rumores. Estas debilidades impiden que la identificación de fuentes de rumores se aplique en una gama más amplia de aplicaciones del mundo real. Este libro tiene como objetivo analizar y abordar estas cuestiones para hacer que la identificación de las fuentes de los rumores sea más eficaz y aplicable en el mundo real. Los autores proponen una novedosa estrategia de difusión inversa para reducir la escala de fuentes sospechosas, lo que promueve drásticamente la eficiencia de su método. Luego, los autores desarrollan un estimador de máxima verosimilitud, que puede identificar la verdadera fuente de los sospechosos con alta precisión. Para la cuestión de la escalabilidad en la identificación de fuentes de rumores, los autores exploran técnicas de sensores y desarrollan un método basado en la estructura comunitaria. Luego, los autores aprovechan la correlación lineal entre el tiempo de difusión del rumor y la distancia de infección y desarrollan un método rápido para localizar la fuente de difusión del rumor. El análisis teórico demuestra la eficiencia del método propuesto y los resultados del experimento verifican las ventajas significativas del método propuesto en redes a gran escala. Este libro está dirigido a estudiantes de grado y posgrado que estudian informática y redes. Investigadores y profesionales que trabajan en seguridad de redes,Los modelos de propagación y otros temas relacionados también estarán interesados en este libro. Nota de contenido: 1 Introduction -- 2 Preliminary of Modeling Malicious Attack Propagation -- 3 User Influence in the Propagation of Malicious Attacks -- 4 Restrain Malicious Attack Propagation -- 5 Preliminary of Identifying Propagation Sources -- 6 Source Identification Under Complete Observations: A Maximum Likelihood (ML) Source Estimator -- 7 Source Identification Under Snapshots: A Sample Path Based Source Estimator -- 8 Source Identification Under Sensor Observations: A Gaussian Source Estimator -- 9 Comparative Study and Numerical Analysis -- 10 Identifying Propagation Source in Time-varying Networks -- 11 Identifying Multiple Propagation Sources -- 12 Identifying Propagation Source in Large-scale Networks -- 13 Future Directions and Conclusion. 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
