Privacy in Statistical Databases: CENEX-SDC Project International Conference, PSD 2006, Rome, Italy, December 13-15, 2006. Proceedings

دانلود کتاب Privacy in Statistical Databases: CENEX-SDC Project International Conference, PSD 2006, Rome, Italy, December 13-15, 2006. Proceedings

دسته: کنفرانس ها و همایش های بین المللی

51000 تومان موجود

کتاب حریم خصوصی در پایگاه های داده های آماری: کنفرانس بین المللی پروژه CENEX-SDC، PSD 2006، رم، ایتالیا، 13-15 دسامبر، 2006. مجموعه مقالات نسخه زبان اصلی

دانلود کتاب حریم خصوصی در پایگاه های داده های آماری: کنفرانس بین المللی پروژه CENEX-SDC، PSD 2006، رم، ایتالیا، 13-15 دسامبر، 2006. مجموعه مقالات بعد از پرداخت مقدور خواهد بود
توضیحات کتاب در بخش جزئیات آمده است و می توانید موارد را مشاهده فرمایید


در صورت ایرانی بودن نویسنده امکان دانلود وجود ندارد و مبلغ عودت داده خواهد شد

این کتاب نسخه اصلی می باشد و به زبان فارسی نیست.


امتیاز شما به این کتاب (حداقل 1 و حداکثر 5):

امتیاز کاربران به این کتاب:        تعداد رای دهنده ها: 3


توضیحاتی در مورد کتاب Privacy in Statistical Databases: CENEX-SDC Project International Conference, PSD 2006, Rome, Italy, December 13-15, 2006. Proceedings

نام کتاب : Privacy in Statistical Databases: CENEX-SDC Project International Conference, PSD 2006, Rome, Italy, December 13-15, 2006. Proceedings
ویرایش : 1
عنوان ترجمه شده به فارسی : حریم خصوصی در پایگاه های داده های آماری: کنفرانس بین المللی پروژه CENEX-SDC، PSD 2006، رم، ایتالیا، 13-15 دسامبر، 2006. مجموعه مقالات
سری : Lecture Notes in Computer Science 4302 : Information Systems and Applications, incl. Internet/Web, and HCI
نویسندگان : , , , ,
ناشر : Springer-Verlag Berlin Heidelberg
سال نشر : 2006
تعداد صفحات : 393
ISBN (شابک) : 3540493301 , 9783540493303
زبان کتاب : English
فرمت کتاب : pdf
حجم کتاب : 7 مگابایت



بعد از تکمیل فرایند پرداخت لینک دانلود کتاب ارائه خواهد شد. درصورت ثبت نام و ورود به حساب کاربری خود قادر خواهید بود لیست کتاب های خریداری شده را مشاهده فرمایید.

توضیحاتی در مورد کتاب :




حریم خصوصی در پایگاه های آماری رشته ای است که هدف آن ارائه راه حل هایی برای تضاد بین تقاضای فزاینده اجتماعی، سیاسی و اقتصادی اطلاعات دقیق و الزام قانونی و اخلاقی برای حفاظت از حریم خصوصی افراد و شرکت ها است. که داده های آماری به آن اشاره دارد. - علاوه بر قانون و اخلاق، دلایل عملی نیز برای آژانس های آماری و گردآورندگان داده برای سرمایه گذاری در این موضوع وجود دارد: اگر پاسخ دهندگان فردی و شرکتی احساس کنند حریم خصوصی خود تضمین شده است، احتمالاً پاسخ های دقیق تری ارائه خواهند کرد. حداقل دو سنت در حفظ حریم خصوصی پایگاه داده های آماری وجود دارد: یکی از آمارهای رسمی ناشی می شود، که در آن این رشته به عنوان کنترل افشای آماری (SDC) نیز شناخته می شود، و دیگری از علم کامپیوتر و فناوری پایگاه داده سرچشمه می گیرد. سمت علوم کامپیوتر عصر اینترنت علاقه آماردانان و دانشمندان کامپیوتر را در این زمینه تقویت کرده است. همراه با موضوعات سنتی حفاظت از جدول و ریزداده، برخی از خطوط تحقیقاتی احیا شده و/یا ظاهر شده‌اند، مانند حریم خصوصی در پایگاه‌های داده قابل پرسش و پروتکل‌ها برای محاسبه داده‌های خصوصی.


فهرست مطالب :


Front Matter....Pages -
A Method for Preserving Statistical Distributions Subject to Controlled Tabular Adjustment....Pages 1-11
Automatic Structure Detection in Constraints of Tabular Data....Pages 12-24
A New Approach to Round Tabular Data....Pages 25-34
Harmonizing Table Protection: Results of a Study....Pages 35-47
Effects of Rounding on the Quality and Confidentiality of Statistical Data....Pages 48-56
Disclosure Analysis for Two-Way Contingency Tables....Pages 57-67
Statistical Disclosure Control Methods Through a Risk-Utility Framework....Pages 68-81
A Generalized Negative Binomial Smoothing Model for Sample Disclosure Risk Estimation....Pages 82-93
Entry Uniqueness in Margined Tables....Pages 94-101
Combinations of SDC Methods for Microdata Protection....Pages 102-113
A Fixed Structure Learning Automaton Micro-aggregation Technique for Secure Statistical Databases....Pages 114-128
Optimal Multivariate 2-Microaggregation for Microdata Protection: A 2-Approximation....Pages 129-138
Using the Jackknife Method to Produce Safe Plots of Microdata....Pages 139-151
Combining Blanking and Noise Addition as a Data Disclosure Limitation Method....Pages 152-163
Why Swap When You Can Shuffle? A Comparison of the Proximity Swap and Data Shuffle for Numeric Data....Pages 164-176
Adjusting Survey Weights When Altering Identifying Design Variables Via Synthetic Data....Pages 177-188
Risk, Utility and PRAM....Pages 189-204
Distance Based Re-identification for Time Series, Analysis of Distances....Pages 205-216
Beyond k -Anonymity: A Decision Theoretic Framework for Assessing Privacy Risk....Pages 217-232
Using Mahalanobis Distance-Based Record Linkage for Disclosure Risk Assessment....Pages 233-242
Improving Individual Risk Estimators....Pages 243-256
Single-Database Private Information Retrieval Schemes : Overview, Performance Study, and Usage with Statistical Databases....Pages 257-265
Privacy-Preserving Data Set Union....Pages 266-276
“Secure” Log-Linear and Logistic Regression Analysis of Distributed Databases....Pages 277-290
Measuring the Impact of Data Protection Techniques on Data Utility: Evidence from the Survey of Consumer Finances....Pages 291-303
Protecting the Confidentiality of Survey Tabular Data by Adding Noise to the Underlying Microdata: Application to the Commodity Flow Survey....Pages 304-317
Italian Household Expenditure Survey: A Proposal for Data Dissemination....Pages 318-333
The ARGUS Software in CENEX....Pages 334-346
Software Development for SDC in R....Pages 347-359
On Secure e-Health Systems....Pages 360-374
IPUMS-International High Precision Population Census Microdata Samples: Balancing the Privacy-Quality Tradeoff by Means of Restricted Access Extracts....Pages 375-382
Back Matter....Pages -

توضیحاتی در مورد کتاب به زبان اصلی :


Privacy in statistical databases is a discipline whose purpose is to provide - lutions to the con?ict between the increasing social, political and economical demand of accurate information, and the legal and ethical obligation to protect the privacy of the individuals and enterprises to which statistical data refer. - yond law and ethics, there are also practical reasons for statistical agencies and data collectors to invest in this topic: if individual and corporate respondents feel their privacyguaranteed,they arelikelyto providemoreaccurateresponses. There are at least two traditions in statistical database privacy: one stems from o?cial statistics, where the discipline is also known as statistical disclosure control (SDC), and the other originates from computer science and database technology.Bothstartedinthe1970s,butthe1980sandtheearly1990ssawlittle privacy activity on the computer science side. The Internet era has strengthened the interest of both statisticians and computer scientists in this area. Along with the traditional topics of tabular and microdata protection, some research lines have revived and/or appeared, such as privacy in queryable databases and protocols for private data computation.




پست ها تصادفی