Guide to Data Privacy

Sprache: Englisch

Verlag: Springer International Publishing AG, CH, 2022

3031128362 / 9783031128363

Serie: Buch 85 von 99 - Undergraduate Topics in Computer Science

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Data privacy technologies are essential for implementing information systems with privacy by design.Privacy technologies clearly are needed for ensuring that data does not lead to disclosure, but also that statistics or even data-driven machine learning models do not lead to disclosure.  For example, can a deep-learning model be attacked to discover that sensitive data has been used for its training?  This accessible textbook presents privacy models, computational definitions of privacy, and methods to implement them. Additionally, the book explains and gives plentiful examples of how to implement-among other models-differential privacy, k-anonymity, and secure multiparty computation.Topics and features:Provides integrated presentation of data privacy (including tools from statistical disclosure control, privacy-preserving data mining, and privacy for communications)Discusses privacy requirements and tools fordifferent types of scenarios, including privacy for data, for computations, and for usersOffers characterization of privacy models, comparing their differences, advantages, and disadvantagesDescribes some of the most relevant algorithms to implement privacy modelsIncludes examples of data protection mechanismsThis unique textbook/guide contains numerous examples and succinctly and comprehensively gathers the relevant information. As such, it will be eminently suitable for undergraduate and graduate students interested in data privacy, as well as professionals wanting a concise overview.Vicenç Torra is Professor with the Department of Computing Science at Umeå University, Umeå, Sweden. …

Bestandsnummer des Verkäufers LU-9783031128363

Titel
Guide to Data Privacy
Autor
Vicenç Torra
Verlag
Springer International Publishing AG, CH
Erscheinungsjahr
2022
Zustand
New
Einband
Paperback
Sprache
Englisch
ISBN-10
3031128362
ISBN-13
9783031128363
Auflage
1st ed. 2022.
Serie
Buch 85 von 99: Undergraduate Topics in Computer Science

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