توضیحات
This SpringerBrief mainly focuses on effective big data analytics for CPS, and addresses the privacy issues that arise on various CPS applications. The authors develop a series of privacy preserving data analytic and processing methodologies through data driven optimization based on applied cryptographic techniques and differential privacy in this brief. This brief also focuses on effectively integrating the data analysis and data privacy preservation techniques to provide the most desirable solutions for the state-of-the-art CPS with various application-specific requirements.
Cyber-physical systems (CPS) are the next generation of engineered systems, that integrate computation and networking capabilities to monitor and control entities in the physical world. Multiple domains of CPS typically collect huge amounts of data and rely on it for decision making, where the data may include individual or sensitive information, for e.g., smart metering, intelligent transportation, healthcare, sensor/data aggregation, crowd sensing etc. This brief assists users working in these areas and contributes to the literature by addressing data privacy concerns during collection, computation or big data analysis in these large scale systems. Data breaches result in undesirable loss of privacy for the participants and for the entire system, therefore identifying the vulnerabilities and developing tools to mitigate such concerns is crucial to build high confidence CPS.
This Springerbrief targets professors, professionals and research scientists working in Wireless Communications, Networking, Cyber-Physical Systems and Data Science. Undergraduate and graduate-level students interested in Privacy Preservation of state-of-the-art Wireless Networks and Cyber-Physical Systems will use this Springerbrief as a study guide.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
این SpringerBrief عمدتاً بر روی تجزیه و تحلیل دادههای بزرگ موثر برای CPS تمرکز دارد و به مسائل مربوط به حریم خصوصی که در برنامههای مختلف CPS به وجود میآیند، میپردازد. نویسندگان مجموعهای از روشهای تجزیه و تحلیل و پردازش دادهها را حفظ حریم خصوصی از طریق بهینهسازی مبتنی بر دادهها بر اساس تکنیکهای رمزنگاری کاربردی و حریم خصوصی متمایز در این مختصر توسعه میدهند. این مختصر همچنین بر یکپارچهسازی مؤثر تحلیل دادهها و تکنیکهای حفظ حریم خصوصی دادهها برای ارائه مطلوبترین راهحلها برای پیشرفتهترین CPS با الزامات مختلف برنامههای کاربردی متمرکز است.
سیستمهای فیزیکی سایبری (CPS) نسل بعدی سیستمهای مهندسی شدهاند که قابلیتهای محاسباتی و شبکهای را برای نظارت و کنترل موجودات در دنیای فیزیکی یکپارچه میکنند. دامنههای متعدد CPS معمولاً حجم عظیمی از داده را جمعآوری میکنند و برای تصمیمگیری به آن تکیه میکنند، جایی که دادهها ممکن است شامل اطلاعات فردی یا حساس باشد، بهعنوان مثال، اندازهگیری هوشمند، حملونقل هوشمند، مراقبتهای بهداشتی، تجمیع حسگر/داده، سنجش جمعیت و غیره. به کاربرانی که در این زمینهها کار میکنند کمک میکند و با پرداختن به نگرانیهای مربوط به حریم خصوصی دادهها در طول جمعآوری، محاسبات یا تجزیه و تحلیل دادههای بزرگ در این سیستمهای مقیاس بزرگ، به ادبیات کمک میکند. نقض دادهها منجر به از دست دادن نامطلوب حریم خصوصی برای شرکتکنندگان و کل سیستم میشود، بناب
tag : دانلود کتاب حفظ حریم خصوصی داده های بزرگ برای سیستم های فیزیکی-سایبری , Download حفظ حریم خصوصی داده های بزرگ برای سیستم های فیزیکی-سایبری , دانلود حفظ حریم خصوصی داده های بزرگ برای سیستم های فیزیکی-سایبری , Download Big Data Privacy Preservation for Cyber-Physical Systems Book , حفظ حریم خصوصی داده های بزرگ برای سیستم های فیزیکی-سایبری دانلود , buy حفظ حریم خصوصی داده های بزرگ برای سیستم های فیزیکی-سایبری , خرید کتاب حفظ حریم خصوصی داده های بزرگ برای سیستم های فیزیکی-سایبری , دانلود کتاب Big Data Privacy Preservation for Cyber-Physical Systems , کتاب Big Data Privacy Preservation for Cyber-Physical Systems , دانلود Big Data Privacy Preservation for Cyber-Physical Systems , خرید Big Data Privacy Preservation for Cyber-Physical Systems , خرید کتاب Big Data Privacy Preservation for Cyber-Physical Systems ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.