• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • Hírek

  • Enabling Privacy Preserving Data Analytics

    Enabling Privacy Preserving Data Analytics by Kayem, Anne V. D. M.;

    Sorozatcím: Advances in Information Security; 92;

      • 20% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár EUR 213.99
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        88 752 Ft (84 526 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 20% (cc. 17 750 Ft off)
      • Kedvezményes ár 71 002 Ft (67 621 Ft + 5% áfa)

    88 752 Ft

    db

    Beszerezhetőség

    Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    Hosszú leírás:

    This book highlights the importance of digital privacy as an allied and supporting field to cybersecurity. The authors aim to underscore the fact that digital privacy is important sub-field of cybersecurity and must be differentiated from the social science and digital humanities view of privacy.

    This book discusses digital privacy from various viewpoints in relation to cyber-security. The authors begin with Chapter 1, by emphasizing the fact that digital privacy must be viewed and addressed as a collective (and not an individual) problem. Therefore, solutions designed must include several perspectives ranging from decision making algorithms that assess the cost-benefit ratio for all parties involved in the digital operation. In Chapters 2, 3, 4 and 5, the authors discuss the implications from the adversarial and benign perspectives, of transforming data to ensure privacy. The authors also discuss performance, and some solutions to help alleviate this especially in scenarios involving large data and/or low powered/processing systems. In Chapters 6 and 7, the authors discuss the benefits of supporting user decision making and preventing privacy breaches that arise from inadvertent disclosures of sensitive personal information. Chapter 8 discusses possible avenues for future work centred around aspects, such as data transformation to support privacy preserving machine learning, privacy decision making and disclosure risks.

    This book targets researchers working in digital privacy and cybersecurity as well as advanced-level students studying this field. Policy makers in governments and organizations will also find this book to be a valuable resource.

    Több

    Tartalomjegyzék:

    Part I Overview.- Chapter 1 Introduction.- Part II Data De-Anonymisation.- Chapter 2 De-Anonymisation Mechanisms - An Overview.- Part III Anonymisation Approaches,- Chapter 3 Multi-Objective Anonymisation.- Chapter 4 High-Dimensional Data - Privacy Considerations.- Chapter 5 Accounting for User Privacy Preferences.- Part IV Usable Privacy - A Discussion.- Chapter 6 Privacy Recommender Systems.- Chapter 7 Identifying Personal Information in Textual Data.- Part V Conclusions and Future Work.- Chapter 8 Conclusions.- Appendix 1.- Appendix 2.- Glossary.- Index.

    Több