| TÃtulo : |
Data Privacy Games |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Xu, Lei, ; Jiang, Chunxiao, ; Qian, Yi, ; Ren, Yong, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2018 |
| Número de páginas: |
X, 181 p. 52 ilustraciones, 46 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-319-77965-2 |
| 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: |
Estructuras de datos (Informática) TeorÃa de la información Procesamiento de datos Sistemas de almacenamiento y recuperación de información. Comercio electrónico Estructuras de datos y teorÃa de la información MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Almacenamiento y recuperación de información Operaciones de TI comercio electrónico y negocios electrónicos |
| Clasificación: |
005.73 |
| Resumen: |
Con la creciente popularidad de los "grandes datos", el valor potencial de los datos personales ha atraÃdo cada vez más atención. Las aplicaciones basadas en datos personales pueden generar enormes beneficios sociales y económicos. Mientras tanto, suponen graves amenazas a la privacidad individual. La extensa recopilación, análisis y transacción de datos personales dificulta que un individuo mantenga segura su privacidad. La gente ahora muestra más preocupación que nunca por la privacidad. Cómo lograr un equilibrio entre la explotación de la información personal y la protección de la privacidad individual se ha convertido en una cuestión urgente. En este libro, los autores utilizan metodologÃas de la economÃa, especialmente la teorÃa de juegos, para investigar soluciones al problema del equilibrio. Investigan las estrategias de las partes interesadas involucradas en el uso de datos personales e intentan encontrar el equilibrio. El libro propone una metodologÃa basada en roles de usuario para investigar los problemas de privacidad en la minerÃa de datos, identificando cuatro tipos diferentes de usuarios, es decir, cuatro roles de usuario, involucrados en aplicaciones de minerÃa de datos. Para cada rol de usuario, los autores analizan sus preocupaciones sobre la privacidad y las estrategias que puede adoptar para resolver los problemas de privacidad. El libro también propone un modelo de juego simple para analizar las interacciones entre el proveedor de datos, el recolector de datos y el minero de datos. Al resolver los equilibrios del juego propuesto, los lectores pueden obtener orientación útil sobre cómo abordar el equilibrio entre privacidad y utilidad de los datos. Además, para elaborar el análisis de las estrategias de los recolectores de datos, los autores proponen un modelo de contrato y un modelo de bandido con múltiples brazos, respectivamente. Los autores analizan cómo los propietarios de los datos (por ejemplo, un individuo o un minero de datos) abordan el equilibrio entre privacidad y utilidad en la minerÃa de datos. EspecÃficamente, estudian las estrategias de los usuarios en el sistema de recomendación basado en filtrado colaborativo y el sistema de clasificación distribuida. Construyeron modelos de juegos para formular las interacciones entre los propietarios de datos y propusieron algoritmos de aprendizaje para encontrar los equilibrios. |
| Nota de contenido: |
1 The Conflict between Big Data and Individual Privacy -- 2 Privacy-Preserving Data Collecting: A Simple Game Theoretic Approach -- 3 Contract-based Private Data Collecting -- 4 Dynamic Privacy Pricing -- 5 User Participation Game in Collaborative Filtering -- 6 Privacy-Accuracy Trade-off in Distributed Data Mining -- 7 Conclusion. |
| Tipo de medio : |
Computadora |
| Summary : |
With the growing popularity of "big data", the potential value of personal data has attracted more and more attention. Applications built on personal data can create tremendous social and economic benefits. Meanwhile, they bring serious threats to individual privacy. The extensive collection, analysis and transaction of personal data make it difficult for an individual to keep the privacy safe. People now show more concerns about privacy than ever before. How to make a balance between the exploitation of personal information and the protection of individual privacy has become an urgent issue. In this book, the authors use methodologies from economics, especially game theory, to investigate solutions to the balance issue. They investigate the strategies of stakeholders involved in the use of personal data, and try to find the equilibrium. The book proposes a user-role based methodology to investigate the privacy issues in data mining, identifying four different types of users, i.e. four user roles, involved in data mining applications. For each user role, the authors discuss its privacy concerns and the strategies that it can adopt to solve the privacy problems. The book also proposes a simple game model to analyze the interactions among data provider, data collector and data miner. By solving the equilibria of the proposed game, readers can get useful guidance on how to deal with the trade-off between privacy and data utility. Moreover, to elaborate the analysis on data collector's strategies, the authors propose a contract model and a multi-armed bandit model respectively. The authors discuss how the owners of data (e.g. an individual or a data miner) deal with the trade-off between privacy and utility in data mining. Specifically, they study users' strategies in collaborative filtering based recommendation system and distributed classification system. They built game models to formulate the interactions among data owners, and propose learning algorithms to find the equilibria. |
| Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
Data Privacy Games [documento electrónico] / Xu, Lei, ; Jiang, Chunxiao, ; Qian, Yi, ; Ren, Yong, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - X, 181 p. 52 ilustraciones, 46 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-77965-2 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: |
Estructuras de datos (Informática) TeorÃa de la información Procesamiento de datos Sistemas de almacenamiento y recuperación de información. Comercio electrónico Estructuras de datos y teorÃa de la información MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Almacenamiento y recuperación de información Operaciones de TI comercio electrónico y negocios electrónicos |
| Clasificación: |
005.73 |
| Resumen: |
Con la creciente popularidad de los "grandes datos", el valor potencial de los datos personales ha atraÃdo cada vez más atención. Las aplicaciones basadas en datos personales pueden generar enormes beneficios sociales y económicos. Mientras tanto, suponen graves amenazas a la privacidad individual. La extensa recopilación, análisis y transacción de datos personales dificulta que un individuo mantenga segura su privacidad. La gente ahora muestra más preocupación que nunca por la privacidad. Cómo lograr un equilibrio entre la explotación de la información personal y la protección de la privacidad individual se ha convertido en una cuestión urgente. En este libro, los autores utilizan metodologÃas de la economÃa, especialmente la teorÃa de juegos, para investigar soluciones al problema del equilibrio. Investigan las estrategias de las partes interesadas involucradas en el uso de datos personales e intentan encontrar el equilibrio. El libro propone una metodologÃa basada en roles de usuario para investigar los problemas de privacidad en la minerÃa de datos, identificando cuatro tipos diferentes de usuarios, es decir, cuatro roles de usuario, involucrados en aplicaciones de minerÃa de datos. Para cada rol de usuario, los autores analizan sus preocupaciones sobre la privacidad y las estrategias que puede adoptar para resolver los problemas de privacidad. El libro también propone un modelo de juego simple para analizar las interacciones entre el proveedor de datos, el recolector de datos y el minero de datos. Al resolver los equilibrios del juego propuesto, los lectores pueden obtener orientación útil sobre cómo abordar el equilibrio entre privacidad y utilidad de los datos. Además, para elaborar el análisis de las estrategias de los recolectores de datos, los autores proponen un modelo de contrato y un modelo de bandido con múltiples brazos, respectivamente. Los autores analizan cómo los propietarios de los datos (por ejemplo, un individuo o un minero de datos) abordan el equilibrio entre privacidad y utilidad en la minerÃa de datos. EspecÃficamente, estudian las estrategias de los usuarios en el sistema de recomendación basado en filtrado colaborativo y el sistema de clasificación distribuida. Construyeron modelos de juegos para formular las interacciones entre los propietarios de datos y propusieron algoritmos de aprendizaje para encontrar los equilibrios. |
| Nota de contenido: |
1 The Conflict between Big Data and Individual Privacy -- 2 Privacy-Preserving Data Collecting: A Simple Game Theoretic Approach -- 3 Contract-based Private Data Collecting -- 4 Dynamic Privacy Pricing -- 5 User Participation Game in Collaborative Filtering -- 6 Privacy-Accuracy Trade-off in Distributed Data Mining -- 7 Conclusion. |
| Tipo de medio : |
Computadora |
| Summary : |
With the growing popularity of "big data", the potential value of personal data has attracted more and more attention. Applications built on personal data can create tremendous social and economic benefits. Meanwhile, they bring serious threats to individual privacy. The extensive collection, analysis and transaction of personal data make it difficult for an individual to keep the privacy safe. People now show more concerns about privacy than ever before. How to make a balance between the exploitation of personal information and the protection of individual privacy has become an urgent issue. In this book, the authors use methodologies from economics, especially game theory, to investigate solutions to the balance issue. They investigate the strategies of stakeholders involved in the use of personal data, and try to find the equilibrium. The book proposes a user-role based methodology to investigate the privacy issues in data mining, identifying four different types of users, i.e. four user roles, involved in data mining applications. For each user role, the authors discuss its privacy concerns and the strategies that it can adopt to solve the privacy problems. The book also proposes a simple game model to analyze the interactions among data provider, data collector and data miner. By solving the equilibria of the proposed game, readers can get useful guidance on how to deal with the trade-off between privacy and data utility. Moreover, to elaborate the analysis on data collector's strategies, the authors propose a contract model and a multi-armed bandit model respectively. The authors discuss how the owners of data (e.g. an individual or a data miner) deal with the trade-off between privacy and utility in data mining. Specifically, they study users' strategies in collaborative filtering based recommendation system and distributed classification system. They built game models to formulate the interactions among data owners, and propose learning algorithms to find the equilibria. |
| Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
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