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Privacy Preservation in IoT Machine Learning Approaches (eng)
Buch 8 von 83: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italien
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Privacy Preservation in Iot - Machine Learning Approaches : A Comprehensive Survey and Use Cases
Buch 8 von 83: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Privacy Preservation in IoT: Machine Learning Approaches (Paperback)
Buch 8 von 83: SpringerBriefs in Computer ScienceSprache: Englisch
Verlag: Springer Verlag, Singapore, Singapore, 2022
ISBN 10: 9811917965 ISBN 13: 9789811917967
Anbieter: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, USA
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Erstausgabe
Paperback. Zustand: new. Paperback. This book aims to sort out the clear logic of the development of machine learning-driven privacy preservation in IoTs, including the advantages and disadvantages, as well as the future directions in this under-explored domain. In big data era, an increasingly massive volume of data is generated and transmitted in Internet of Things (IoTs), which poses great threats to privacy protection. Motivated by this, an emerging research topic, machine learning-driven privacy preservation, is fast booming to address various and diverse demands of IoTs. However, there is no existing literature discussion on this topic in a systematically manner.The issues of existing privacy protection methods (differential privacy, clustering, anonymity, etc.) for IoTs, such as low data utility, high communication overload, and unbalanced trade-off, are identified to the necessity of machine learning-driven privacy preservation. Besides, the leading and emerging attacks pose further threats to privacy protection in this scenario. To mitigate the negative impact, machine learning-driven privacy preservation methods for IoTs are discussed in detail on both the advantages and flaws, which is followed by potentially promising research directions.Readers may trace timely contributions on machine learning-driven privacy preservation in IoTs. The advances cover different applications, such as cyber-physical systems, fog computing, and location-based services. This book will be of interest to forthcoming scientists, policymakers, researchers, and postgraduates. This book aims to sort out the clear logic of the development of machine learning-driven privacy preservation in IoTs, including the advantages and disadvantages, as well as the future directions in this under-explored domain. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Privacy Preservation in Iot - Machine Learning Approaches : A Comprehensive Survey and Use Cases
Buch 8 von 83: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Zustand: As New. Unread book in perfect condition.
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Personalized Privacy Protection in Big Data
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Tools for Design, Implementation and Verification of Emerging Information Technologies: 17th EAI International Conference, TridentCom 2022, Melbourne, Australia, November 23-25, 2022, Proceedings
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Privacy Preservation in Iot - Machine Learning Approaches : A Comprehensive Survey and Use Cases
Buch 8 von 83: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Privacy Preservation in IoT: Machine Learning Approaches: A Comprehensive Survey and Use Cases (SpringerBriefs in Computer Science)
Buch 8 von 83: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Privacy Preservation in IoT Machine Learning Approaches (eng)
Buch 8 von 83: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: Brook Bookstore, Milano, MI, Italien
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Personalized Privacy Protection in Big Data
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Privacy Preservation in Iot - Machine Learning Approaches : A Comprehensive Survey and Use Cases
Buch 8 von 83: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Zustand: New. 1st ed. 2022 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Tools for Design, Implementation and Verification of Emerging Information Technologies: 17th EAI International Conference, TridentCom 2022, Melbourne, ... and Telecommunications Engineering, 489)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Personalized Privacy Protection in Big Data (Data Analytics)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Personalized Privacy Protection in Big Data
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Personalized Privacy Protection in Big Data (Data Analytics)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Personalized Privacy Protection in Big Data
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Zustand: New. 1st ed. 2021 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Personalized Privacy Protection in Big Data
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Tools for Design, Implementation and Verification of Emerging Information Technologies: 17th Eai International Conference, Tridentcom 2022, Melbourne, Australia, November 23-25, 2022, Proceedings
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Nature New York Inc, 2023
ISBN 10: 3031334574 ISBN 13: 9783031334573
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 179 pages. 9.25x6.10x0.39 inches. In Stock.
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Personalized Privacy Protection in Big Data (Data Analytics)
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 150 pages. 9.25x6.10x0.59 inches. In Stock.
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Personalized Privacy Protection in Big Data
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2021
ISBN 10: 9811637490 ISBN 13: 9789811637490
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Personalized Privacy Protection in Big Data
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2022
ISBN 10: 9811637520 ISBN 13: 9789811637520
EUR 61,55
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Privacy Preservation in IoT: Machine Learning Approaches (Paperback)
Buch 8 von 83: SpringerBriefs in Computer ScienceSprache: Englisch
Verlag: Springer Verlag, Singapore, Singapore, 2022
ISBN 10: 9811917965 ISBN 13: 9789811917967
Anbieter: AussieBookSeller, Truganina, VIC, Australien
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Erstausgabe
Paperback. Zustand: new. Paperback. This book aims to sort out the clear logic of the development of machine learning-driven privacy preservation in IoTs, including the advantages and disadvantages, as well as the future directions in this under-explored domain. In big data era, an increasingly massive volume of data is generated and transmitted in Internet of Things (IoTs), which poses great threats to privacy protection. Motivated by this, an emerging research topic, machine learning-driven privacy preservation, is fast booming to address various and diverse demands of IoTs. However, there is no existing literature discussion on this topic in a systematically manner.The issues of existing privacy protection methods (differential privacy, clustering, anonymity, etc.) for IoTs, such as low data utility, high communication overload, and unbalanced trade-off, are identified to the necessity of machine learning-driven privacy preservation. Besides, the leading and emerging attacks pose further threats to privacy protection in this scenario. To mitigate the negative impact, machine learning-driven privacy preservation methods for IoTs are discussed in detail on both the advantages and flaws, which is followed by potentially promising research directions.Readers may trace timely contributions on machine learning-driven privacy preservation in IoTs. The advances cover different applications, such as cyber-physical systems, fog computing, and location-based services. This book will be of interest to forthcoming scientists, policymakers, researchers, and postgraduates. This book aims to sort out the clear logic of the development of machine learning-driven privacy preservation in IoTs, including the advantages and disadvantages, as well as the future directions in this under-explored domain. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Privacy Preservation in IoT: Machine Learning Approaches | A Comprehensive Survey and Use Cases | Youyang Qu (u. a.) | Taschenbuch | xi | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9789811917967 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Privacy Preservation in IoT: Machine Learning Approaches : A Comprehensive Survey and Use Cases
Buch 8 von 83: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book aims to sort out the clear logic of the development of machine learning-driven privacy preservation in IoTs, including the advantages and disadvantages, as well as the future directions in this under-explored domain. In big data era, an increasingly massive volume of data is generated and transmitted in Internet of Things (IoTs), which poses great threats to privacy protection. Motivated by this, an emerging research topic, machine learning-driven privacy preservation, is fast booming to address various and diverse demands of IoTs. However, there is no existing literature discussion on this topic in a systematically manner.The issues of existing privacy protection methods (differential privacy, clustering, anonymity, etc.) for IoTs, such as low data utility, high communication overload, and unbalanced trade-off, are identified to the necessity of machine learning-driven privacy preservation. Besides, the leading and emerging attacks pose further threats to privacy protection in this scenario. To mitigate the negative impact, machine learning-driven privacy preservation methods for IoTs are discussed in detail on both the advantages and flaws, which is followed by potentially promising research directions.Readers may trace timely contributions on machine learning-driven privacy preservation in IoTs. The advances cover different applications, such as cyber-physical systems, fog computing, and location-based services. This book will be of interest to forthcoming scientists, policymakers, researchers, and postgraduates.
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Tools for Design, Implementation and Verification of Emerging Information Technologies : 17th EAI International Conference, TridentCom 2022, Melbourne, Australia, November 23-25, 2022, Proceedings
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Nature Switzerland, Springer International Publishing, 2023
ISBN 10: 3031334574 ISBN 13: 9783031334573
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the refereed post-conference proceedings of the 17th EAI International Conference on Tools for Design, Implementation and Verification of Emerging Information Technologies, TridentCom 2022, which was held in Melbourne, Australia, in November 23-25,2022. The 11 full papers were selected from 30 submissions and deal the emerging technologies of big data, cyber-physical systems and computer communications. The papers are grouped in thematical sessions on network security; network communication; network services; mobile and ad hoc networks; blockchain; machine learning.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Tools for Design, Implementation and Verification of Emerging Information Technologies | 17th EAI International Conference, TridentCom 2022, Melbourne, Australia, November 23-25, 2022, Proceedings | Shui Yu (u. a.) | Taschenbuch | x | Englisch | 2023 | Springer | EAN 9783031334573 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Personalized Privacy Protection in Big Data | Youyang Qu (u. a.) | Taschenbuch | Data Analytics | xi | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9789811637520 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
