Big Data Privacy Preservation for Cyber-Physical Systems / Pan, Miao  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Big Data Privacy Preservation for Cyber-Physical Systems Tipo de documento: documento electrónico Autores: Pan, Miao, ; Wang, Jingyi, ; Errapotu, Sai Mounika, ; Zhang, Xinyue, ; Ding, Jiahao, ; Han, Zhu, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: IX, 73 p. 25 ilustraciones, 23 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-13370-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Sistemas de comunicación inalámbrica.  Sistemas de comunicación móviles.  Protección de datos  Telecomunicación  Comunicación inalámbrica y móvil  Seguridad de datos e información  Ingeniería en Comunicaciones  Redes Clasificación: 621.384 Resumen: Este SpringerBrief se centra principalmente en análisis efectivos de big data para CPS y aborda los problemas de privacidad que surgen en varias aplicaciones de CPS. En este informe, los autores desarrollan una serie de metodologías de procesamiento y análisis de datos que preservan la privacidad a través de la optimización basada en datos basada en técnicas criptográficas aplicadas y privacidad diferencial. Este informe también se centra en la integración eficaz de las técnicas de análisis de datos y preservación de la privacidad de los datos para proporcionar las soluciones más deseables para los CPS de última generación con diversos requisitos específicos de las aplicaciones. Los sistemas ciberfísicos (CPS) son la "próxima generación de sistemas de ingeniería" que integran capacidades de computación y redes para monitorear y controlar entidades en el mundo físico. Múltiples dominios de CPS generalmente recopilan grandes cantidades de datos y dependen de ellos para la toma de decisiones, donde los datos pueden incluir información individual o confidencial, por ejemplo, medición inteligente, transporte inteligente, atención médica, agregación de sensores/datos, detección de multitudes, etc. ayuda a los usuarios que trabajan en estas áreas y contribuye a la literatura al abordar las preocupaciones sobre la privacidad de los datos durante la recopilación, el cálculo o el análisis de big data en estos sistemas a gran escala. Las violaciones de datos resultan en una pérdida indeseable de privacidad para los participantes y para todo el sistema, por lo que identificar las vulnerabilidades y desarrollar herramientas para mitigar dichas preocupaciones es crucial para generar un alto nivel de confianza en los CPS. Este Springerbrief está dirigido a profesores, profesionales y científicos investigadores que trabajan en comunicaciones inalámbricas, redes, sistemas ciberfísicos y ciencia de datos. Los estudiantes de pregrado y posgrado interesados ​​en la preservación de la privacidad de redes inalámbricas y sistemas ciberfísicos de última generación utilizarán este Springerbrief como guía de estudio. . Nota de contenido: Chapter 1 Cyber-Physical Systems -- Chapter 2 Preliminaries -- Chapter 3 Spectrum Trading with Secondary Users' Privacy Protection -- Chapter 4 Optimization for Utility Providers with Privacy Preservation of Users' Energy Profile -- Chapter 5 Caching with Users' Differential Privacy Preservation in Information-Centric Networks -- Chapter 6 Clock Auction Inspired Privacy Preservation in Colocation Data Centers. Tipo de medio : Computadora Summary : This SpringerBrief mainly focuses on effective big data analytics for CPS, and addresses the privacy issues that arise on various CPS applications. The authors develop a series of privacy preserving data analytic and processing methodologies through data driven optimization based on applied cryptographic techniques and differential privacy in this brief. This brief also focuses on effectively integrating the data analysis and data privacy preservation techniques to provide the most desirable solutions for the state-of-the-art CPS with various application-specific requirements. Cyber-physical systems (CPS) are the "next generation of engineered systems," that integrate computation and networking capabilities to monitor and control entities in the physical world. Multiple domains of CPS typically collect huge amounts of data and rely on it for decision making, where the data may include individual or sensitive information, for e.g., smart metering, intelligent transportation, healthcare, sensor/data aggregation, crowd sensing etc. This brief assists users working in these areas and contributes to the literature by addressing data privacy concerns during collection, computation or big data analysis in these large scale systems. Data breaches result in undesirable loss of privacy for the participants and for the entire system, therefore identifying the vulnerabilities and developing tools to mitigate such concerns is crucial to build high confidence CPS. This Springerbrief targets professors, professionals and research scientists working in Wireless Communications, Networking, Cyber-Physical Systems and Data Science. Undergraduate and graduate-level students interested in Privacy Preservation of state-of-the-art Wireless Networks and Cyber-Physical Systems will use this Springerbrief as a study guide. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Big Data Privacy Preservation for Cyber-Physical Systems [documento electrónico] / Pan, Miao, ; Wang, Jingyi, ; Errapotu, Sai Mounika, ; Zhang, Xinyue, ; Ding, Jiahao, ; Han, Zhu,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - IX, 73 p. 25 ilustraciones, 23 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-13370-2 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Sistemas de comunicación inalámbrica.  Sistemas de comunicación móviles.  Protección de datos  Telecomunicación  Comunicación inalámbrica y móvil  Seguridad de datos e información  Ingeniería en Comunicaciones  Redes Clasificación: 621.384 Resumen: Este SpringerBrief se centra principalmente en análisis efectivos de big data para CPS y aborda los problemas de privacidad que surgen en varias aplicaciones de CPS. En este informe, los autores desarrollan una serie de metodologías de procesamiento y análisis de datos que preservan la privacidad a través de la optimización basada en datos basada en técnicas criptográficas aplicadas y privacidad diferencial. Este informe también se centra en la integración eficaz de las técnicas de análisis de datos y preservación de la privacidad de los datos para proporcionar las soluciones más deseables para los CPS de última generación con diversos requisitos específicos de las aplicaciones. Los sistemas ciberfísicos (CPS) son la "próxima generación de sistemas de ingeniería" que integran capacidades de computación y redes para monitorear y controlar entidades en el mundo físico. Múltiples dominios de CPS generalmente recopilan grandes cantidades de datos y dependen de ellos para la toma de decisiones, donde los datos pueden incluir información individual o confidencial, por ejemplo, medición inteligente, transporte inteligente, atención médica, agregación de sensores/datos, detección de multitudes, etc. ayuda a los usuarios que trabajan en estas áreas y contribuye a la literatura al abordar las preocupaciones sobre la privacidad de los datos durante la recopilación, el cálculo o el análisis de big data en estos sistemas a gran escala. Las violaciones de datos resultan en una pérdida indeseable de privacidad para los participantes y para todo el sistema, por lo que identificar las vulnerabilidades y desarrollar herramientas para mitigar dichas preocupaciones es crucial para generar un alto nivel de confianza en los CPS. Este Springerbrief está dirigido a profesores, profesionales y científicos investigadores que trabajan en comunicaciones inalámbricas, redes, sistemas ciberfísicos y ciencia de datos. Los estudiantes de pregrado y posgrado interesados ​​en la preservación de la privacidad de redes inalámbricas y sistemas ciberfísicos de última generación utilizarán este Springerbrief como guía de estudio. . Nota de contenido: Chapter 1 Cyber-Physical Systems -- Chapter 2 Preliminaries -- Chapter 3 Spectrum Trading with Secondary Users' Privacy Protection -- Chapter 4 Optimization for Utility Providers with Privacy Preservation of Users' Energy Profile -- Chapter 5 Caching with Users' Differential Privacy Preservation in Information-Centric Networks -- Chapter 6 Clock Auction Inspired Privacy Preservation in Colocation Data Centers. Tipo de medio : Computadora Summary : This SpringerBrief mainly focuses on effective big data analytics for CPS, and addresses the privacy issues that arise on various CPS applications. The authors develop a series of privacy preserving data analytic and processing methodologies through data driven optimization based on applied cryptographic techniques and differential privacy in this brief. This brief also focuses on effectively integrating the data analysis and data privacy preservation techniques to provide the most desirable solutions for the state-of-the-art CPS with various application-specific requirements. Cyber-physical systems (CPS) are the "next generation of engineered systems," that integrate computation and networking capabilities to monitor and control entities in the physical world. Multiple domains of CPS typically collect huge amounts of data and rely on it for decision making, where the data may include individual or sensitive information, for e.g., smart metering, intelligent transportation, healthcare, sensor/data aggregation, crowd sensing etc. This brief assists users working in these areas and contributes to the literature by addressing data privacy concerns during collection, computation or big data analysis in these large scale systems. Data breaches result in undesirable loss of privacy for the participants and for the entire system, therefore identifying the vulnerabilities and developing tools to mitigate such concerns is crucial to build high confidence CPS. This Springerbrief targets professors, professionals and research scientists working in Wireless Communications, Networking, Cyber-Physical Systems and Data Science. Undergraduate and graduate-level students interested in Privacy Preservation of state-of-the-art Wireless Networks and Cyber-Physical Systems will use this Springerbrief as a study guide. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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