Differential Privacy for Databases
Differentiale Privatsphäre ist ein vielversprechender Ansatz zur Formalisierung der Privatsphäre, d.h. um die Bedeutung der Privatsphäre in einer mathematischen Gleichung niederzuschreiben. Dieses Buch bietet einen Überblick über den aktuellen Stand der Technik im Bereich der differenziellen Privatsphäre. Die Autoren geben eine Einführung in die Bedeutung von Privatsphäre in der Informatik und die Gründe, warum differenzielle Privatsphäre in vielen Anwendungen eingesetzt wird.
Die Autoren konzentrieren sich insbesondere auf Techniken zur Beantwortung datenbankähnlicher Abfragen, auf nützliche Algorithmen und ihre Anwendungen sowie auf Systeme und Werkzeuge, die diese implementieren. Diese Techniken stellen einen bedeutenden Fortschritt auf dem Weg zum Aufbau differenziell privater Datenbanksysteme dar. Die in diesem Buch beschriebenen Ansätze haben bereits zu nützlichen, einsatzfähigen Systemen geführt und ebnen wahrscheinlich den Weg zu einer immer weiter verbreiteten Anwendung der differentiellen Privatsphäre in solchen Systemen.
Dieses Buch bietet Datenbankforschern und -entwicklern einen vollständigen, aber dennoch prägnanten Überblick über differentielle Privatsphäre und ihren Einsatz in Datenbanksystemen. In einer klaren und didaktischen Weise geschrieben, wird der Neuling auf dem Gebiet schnell das Wesentliche lernen; während diejenigen, die mit dem Thema vertrauter sind, einen zugänglichen Text vorfinden, der die neueste Forschung abdeckt.
| ISBN: | 9781680838503 |
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| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
| Seitenzahl: | 134 |
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