Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть JAVA 2012 IEEE Projects Slicing: A New Approach to Privacy Preserving Data Publishing

  • LT LIOTechprojects
  • 2012-11-20
  • 1015
JAVA 2012 IEEE Projects Slicing: A New Approach to Privacy Preserving Data Publishing
IEEE PROJECTS 2012LATEST IEEE PROJECTS 2012MOBILE IEEE PROJECTS 2012ANDROID IEEE PROJECTS 2012DATAMINING IEEE PROJECTS 2012NETWORKING IEEE PROJECTS 2012DOTNET IEEE PROJHECTS 2012
  • ok logo

Скачать JAVA 2012 IEEE Projects Slicing: A New Approach to Privacy Preserving Data Publishing бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно JAVA 2012 IEEE Projects Slicing: A New Approach to Privacy Preserving Data Publishing или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку JAVA 2012 IEEE Projects Slicing: A New Approach to Privacy Preserving Data Publishing бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео JAVA 2012 IEEE Projects Slicing: A New Approach to Privacy Preserving Data Publishing

To Get any Project for CSE,IT ECE,EEE Contact Me @9966032699,8519950799 or mail us - [email protected]­m-Visit Our WebSite www.liotechprojects.com,www.iotech.in

Several anonymization techniques, such as generalization and bucketization, have been designed for privacy preserving microdata publishing. Recent work has shown that generalization loses considerable amount of information, especially for high-dimensional data. Bucketization, on the other hand, does not prevent membership disclosure and does not apply for data that do not have a clear separation between quasi-identifying attributes and sensitive attributes. In this paper, we present a novel technique called slicing, which partitions the data both horizontally and vertically. We show that slicing preserves better data utility than generalization and can be used for membership disclosure protection. Another important advantage of slicing is that it can handle high-dimensional data. We show how slicing can be used for attribute disclosure protection and develop an efficient algorithm for computing the sliced data that obey the ℓ-diversity requirement. Our workload experiments confirm that slicing preserves better utility than generalization and is more effective than bucketization in workloads involving the sensitive attribute. Our experiments also demonstrate that slicing can be used to prevent membership disclosure.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]