توضیحات
Between major privacy regulations like the GDPR and CCPA and expensive and notorious data breaches, there has never been so much pressure for data scientists to ensure data privacy. Unfortunately, integrating privacy into your data science workflow is still complicated. This essential guide will give you solid advice and best practices on breakthrough privacy-enhancing technologies such as encrypted learning and differential privacy–as well as a look at emerging technologies and techniques in the field. Federated Learning (FL) and distributed Data Science provide new ways to think about how you do data analysis by keeping data at the edge: on phones, laptops, edge services or even on-premise architecture or separate cloud architecture when working with partners. The data is not collected or copied to your own cloud or storage before you do analysis or Machine Learning. In this chapter, youll learn how this works in practice and determine when this approach is appropriate for a given use case. Youll also evaluate how to offer privacy via other tools, along with what types of data or engineering problems federated approaches can solve and which are a poor fit. In Data Science, you are almost always using distributed data. Every time you start up a Kubernetes or Hadoop cluster or use a multi-cloud setup for data analysis, your data is de facto distributed.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
بین قوانین مهم حفظ حریم خصوصی مانند GDPR و CCPA و نقضهای گران قیمت و بدنام دادهها، هرگز فشار زیادی برای دانشمندان داده برای اطمینان از حریم خصوصی دادهها وجود نداشته است. متأسفانه، ادغام حریم خصوصی در گردش کار علم داده شما هنوز پیچیده است. این راهنمای ضروری به شما توصیههای محکم و بهترین شیوهها را در مورد فناوریهای پیشرفتکننده حریم خصوصی مانند یادگیری رمزگذاریشده و حریم خصوصی متفاوت – و همچنین نگاهی به فنآوریها و تکنیکهای نوظهور در این زمینه به شما میدهد. آموزش فدرال (FL) و علم داده توزیع شده راههای جدیدی را برای فکر کردن در مورد نحوه تجزیه و تحلیل دادهها با حفظ دادهها در لبه ارائه میکند: روی تلفنها، لپتاپها، سرویسهای لبه یا حتی معماری داخلی یا معماری مجزای ابری هنگام کار با شرکا. قبل از انجام تجزیه و تحلیل یا یادگیری ماشینی، داده ها جمع آوری یا در فضای ابری یا فضای ذخیره سازی شما کپی نمی شوند. در این فصل، نحوه عملکرد این روش در عمل را خواهید آموخت و تعیین می کنید که چه زمانی این رویکرد برای یک مورد استفاده خاص مناسب است. همچنین نحوه ارائه حریم خصوصی از طریق ابزارهای دیگر، همراه با انواع دادهها یا مشکلات مهندسی که رویکردهای فدرال میتوانند حل کنند و کدام یک مناسب نیستند، ارزیابی کنید. در علم داده، شما تقریبا همیشه از داده های توزیع شده استفاده می کنید. هر بار که یک خوشه Kubernetes یا Hadoop راهاندازی میکنید یا از راهاندازی چند ابری برای تجزیه و تحلیل دادهها استفاده میکنید، دادههای شما عملاً توزیع میشوند.
tag : دانلود کتاب حریم خصوصی داده های عملی: حل مشکلات حریم خصوصی و امنیت در گردش کار علم داده شما (پنجمین انتشار زودهنگام) , Download حریم خصوصی داده های عملی: حل مشکلات حریم خصوصی و امنیت در گردش کار علم داده شما (پنجمین انتشار زودهنگام) , دانلود حریم خصوصی داده های عملی: حل مشکلات حریم خصوصی و امنیت در گردش کار علم داده شما (پنجمین انتشار زودهنگام) , Download Practical Data Privacy: Solving Privacy and Security Problems in Your Data Science Workflow (Fifth Early Release) Book , حریم خصوصی داده های عملی: حل مشکلات حریم خصوصی و امنیت در گردش کار علم داده شما (پنجمین انتشار زودهنگام) دانلود , buy حریم خصوصی داده های عملی: حل مشکلات حریم خصوصی و امنیت در گردش کار علم داده شما (پنجمین انتشار زودهنگام) , خرید کتاب حریم خصوصی داده های عملی: حل مشکلات حریم خصوصی و امنیت در گردش کار علم داده شما (پنجمین انتشار زودهنگام) , دانلود کتاب Practical Data Privacy: Solving Privacy and Security Problems in Your Data Science Workflow (Fifth Early Release) , کتاب Practical Data Privacy: Solving Privacy and Security Problems in Your Data Science Workflow (Fifth Early Release) , دانلود Practical Data Privacy: Solving Privacy and Security Problems in Your Data Science Workflow (Fifth Early Release) , خرید Practical Data Privacy: Solving Privacy and Security Problems in Your Data Science Workflow (Fifth Early Release) , خرید کتاب Practical Data Privacy: Solving Privacy and Security Problems in Your Data Science Workflow (Fifth Early Release) ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.