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Privacy Preservation in IoT: Machine Learning Approaches: A Comprehensive Survey and Use Cases

Privacy Preservation in IoT: Machine Learning Approaches: A Comprehensive Survey and Use Cases (Paperback)

Yong Xiang, Shui Yu, Longxiang Gao, Youyang Qu (지은이)
Springer
122,090원

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Privacy Preservation in IoT: Machine Learning Approaches: A Comprehensive Survey and Use Cases
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책 정보

· 제목 : Privacy Preservation in IoT: Machine Learning Approaches: A Comprehensive Survey and Use Cases (Paperback) 
· 분류 : 외국도서 > 컴퓨터 > 인터넷 > 보안
· ISBN : 9789811917967
· 쪽수 : 119쪽
· 출판일 : 2022-04-28

목차

·        Chapter 1: Introduction

o   Privacy research landscape

o   Machine learning driven privacy preservation overview

o   Contribution of this monograph

o   Outline of the monograph

·        Chapter 2:  Current Methods of Privacy Protection in IoTs

o   Cryptography based methods

o   Differential privacy methods

o   Anonymity-based methods

o   Clustering-based methods

·        Chapter 3: Decentralized Privacy Protection of IoTs using Blockchain-Enabled Federated Learning

o   Overview

o   System Modelling

o   Decentralized Privacy Protocols

o   Blockchain-enabled Federated Learning

·        Chapter 4: Personalized Privacy Protection of IoTs using GAN-Enhanced Differential Privacy

o   Overview

o   System Modelling

o   Personalized Privacy

o   GAN-Enhanced Differential Privacy

·        Chapter 5: Hybrid Privacy Protection of IoT using Reinforcement Learning

o   Overview

o   System Modelling

o   Hybrid Privacy

o   Markov Decision Process and Reinforcement Learning

·        Chapter 6: Future Directions

o   Trade-off optimization

o   Privacy preservation of digital twin

o   Privacy-preserving federated learning

o   Federated generative adversarial nets

·        Chapter 7: Summary and Outlook

 

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