SCHUTZ DER PRIVATSPHÄRE IM ONTO-WEB
1 Verfügbar 
Details
Das semantische Web ähnelt dem normalen Web mit seinem strukturierten Format und daher können die Techniken des maschinellen Lernens die sehr sensiblen Daten, die vor allen nicht-kollaborativen Mitteln geschützt werden müssen, leicht verarbeiten. In diesem Buch wird das auf Crow-Optimierung basierende Deep Belief Neural Network (CS-DBN) modifiziert, um den Schutz der Privatsphäre in den Ontologiedaten zu erhöhen. Im zweiten Teil wird die Methode Ontology Based Privacy Preservation Over Encrypted Data Using Attribute-Based Encryption (ABE) entwickelt, um eine feinkörnige Autorisierung der Suche zu erreichen.
Autorentext
Fr. Dr. Rubin Thottupurathu JoseAmal Jyothi College of EngineeringKanjirappally, Kottayam, Kerala, India--------------------------------------------------Dr. Sojan Lal PouloseProfessor and Principal (MBITS)Kothamangalam, Cochin, Kerala, India
Weitere Informationen
- Allgemeine Informationen
- GTIN 09786204521619
- Genre Datenkommunikation & Netzwerke
- Sprache Deutsch
- Anzahl Seiten 128
- Herausgeber Verlag Unser Wissen
- Größe H220mm x B150mm x T8mm
- Jahr 2022
- EAN 9786204521619
- Format Kartonierter Einband
- ISBN 978-620-4-52161-9
- Veröffentlichung 09.03.2022
- Titel SCHUTZ DER PRIVATSPHÄRE IM ONTO-WEB
- Autor Rubin Thottupurathu Jose , Sojan Lal Poulose
- Untertitel Schritte zum Schutz der Vertraulichkeit von Daten mithilfe von Ontologieregeln
- Gewicht 209g
