Lingyu Wang & Sushil Jajodia 
Preserving Privacy in On-Line Analytical Processing (OLAP) [PDF ebook] 

Ủng hộ

Preserving Privacy for On-Line Analytical Processing addresses the privacy issue of On-Line Analytic Processing (OLAP) systems. OLAP systems usually need to meet two conflicting goals. First, the sensitive data stored in underlying data warehouses must be kept secret. Second, analytical queries about the data must be allowed for decision support purposes. The main challenge is that sensitive data can be inferred from answers to seemingly innocent aggregations of the data. This volume reviews a series of methods that can precisely answer data cube-style OLAP, regarding sensitive data while provably preventing adversaries from inferring data.

Preserving Privacy for On-Line Analytical Processing is appropriate for practitioners in industry as well as graduate-level students in computer science and engineering.

 

€96.29
phương thức thanh toán

Mục lục

OLAP and Data Cubes.- Inference Control in Statistical Databases.- Inferences in Data Cubes.- Cardinality-based Inference Control.- Parity-based Inference Control for Range Queries.- Lattice-based Inference Control in Data Cubes.- Query-driven Inference Control in Data Cubes.- Conclusion and Future Direction.

Mua cuốn sách điện tử này và nhận thêm 1 cuốn MIỄN PHÍ!
Ngôn ngữ Anh ● định dạng PDF ● Trang 180 ● ISBN 9780387462745 ● Kích thước tập tin 9.0 MB ● Tuổi tác 02-99 năm ● Nhà xuất bản Springer US ● Thành phố NY ● Quốc gia US ● Được phát hành 2007 ● Có thể tải xuống 24 tháng ● Tiền tệ EUR ● TÔI 2145167 ● Sao chép bảo vệ DRM xã hội

Thêm sách điện tử từ cùng một tác giả / Biên tập viên

16.795 Ebooks trong thể loại này