Autor: | Kai Chen, Qiang Yang |
Lehekülgede arv: | 271 |
Ilmumisaasta: | 2023 |
Kauba ID: | 20691083 |
Privacy-preserving computing aims to protect the personal information of users while capitalizing on the possibilities unlocked by big data. This practical introduction for students, researchers, and industry practitioners is the first cohesive and systematic presentation of the field's advances over four decades. The book shows how to use privacy-preserving computing in real-world problems in data analytics and AI, and includes applications in statistics, database queries, and machine learning. The book begins by introducing cryptographic techniques such as secret sharing, homomorphic encryption, and oblivious transfer, and then broadens its focus to more widely applicable techniques such as differential privacy, trusted execution environment, and federated learning. The book ends with privacy-preserving computing in practice in areas like finance, online advertising, and healthcare, and finally offers a vision for the future of the field.
Kauba ID: | 20691083 |
Kategooria: | Majandusalased raamatud |
Tootepakendite arv: | 1 tk. |
Paki suurus ja kaal (1): | 0,3 x 0,3 x 0,1 m, 0,2 kg |
Kirjastus: | Cambridge University Press |
Raamatu keel: | Inglise keel |
Tüüp: | Majandusteadus |
Autor: | Kai Chen, Qiang Yang |
Lehekülgede arv: | 271 |
Ilmumisaasta: | 2023 |
Toodete pildid on illustratiivsed ja näitlikud. Tootekirjelduses sisalduvad videolingid on ainult informatiivsetel eesmärkidel, seega võib neis sisalduv teave erineda tootest endast. Värvid, märkused, parameetrid, mõõtmed, suurused, funktsioonid, ja / või originaaltoodete muud omadused võivad nende tegelikust väljanägemisest erineda, seega palun tutvuge tootekirjeldustes toodud tootespetsifikatsioonidega.