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Beschreibung
This book provides a comprehensive exploration of advanced privacy-preserving methods, ensuring secure data processing across various domains. This book also delves into key technologies such as homomorphic encryption, secure multiparty computation, and differential privacy, discussing their theoretical foundations, implementation challenges, and real-world applications in cloud computing, blockchain, artificial intelligence, and healthcare. With the rapid growth of digital technologies, data privacy has become a critical concern for individuals, businesses, and governments.  The chapters cover fundamental cryptographic principles and extend into applications in privacy-preserving data mining, secure machine learning, and privacy-aware social networks. By combining state-of-the-art techniques with practical case studies, this book serves as a valuable resource for those navigating the evolving landscape of data privacy and security.  Designed to bridge theory and practice, this book is tailored for researchers and graduate students focused on this field. Industry professionals seeking an in-depth understanding of privacy-enhancing technologies will also want to purchase this book.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
16.07.2025
Sprache
Englisch
EAN
9783031951398
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
Xun Yi, Xuechao Yang, Xiaoning Liu, Andrei Kelarev, Kwok-Yan Lam, Mengmeng Yang, Xiangning Wang, Elisa Bertino
Seitenanzahl
254
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
Practices and Applications
Schlagwörter
Cybersecurity, Privacy, Multiparty computation, Encryption, Differential privacy, Data Privacy Protection, Data Security, Homomorphic Encryption, Differential Privacy, Zero-Knowledge Proofs, Secure Multi-party Computation, Privacy-Preserving Data Mining, Privacy-Enhancing Technologies, Privacy-Preserving Techniques, Blockchain Privacy & Security, Federated Learning and Privacy, Access Control & Authorization, Cloud Data Protection & Privacy, Anonymization & De-identification, Secure Computation & Oblivious Transfer
Thema-Inhalt
URD - Datenschutz UNF - Data Mining UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme UYQM - Maschinelles Lernen
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

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