Privacy Preservation in IoT: Machine Learning Approaches: A Comprehensive Survey and Use Cases
暫譯: 物聯網中的隱私保護:機器學習方法的綜合調查與應用案例

Qu, Youyang, Gao, Longxiang, Yu, Shui

  • 出版商: Springer
  • 出版日期: 2022-04-28
  • 售價: $2,660
  • 貴賓價: 9.5$2,527
  • 語言: 英文
  • 頁數: 132
  • 裝訂: Quality Paper - also called trade paper
  • ISBN: 9811917965
  • ISBN-13: 9789811917967
  • 相關分類: Machine Learning物聯網 IoT
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商品描述

- 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

商品描述(中文翻譯)

- 第1章:介紹
o 隱私研究現狀
o 基於機器學習的隱私保護概述
o 本專著的貢獻
o 專著大綱

- 第2章:物聯網中的當前隱私保護方法
o 基於密碼學的方法
o 差分隱私方法
o 基於匿名的方法
o 基於聚類的方法

- 第3章:使用區塊鏈啟用的聯邦學習進行物聯網的去中心化隱私保護
o 概述
o 系統建模
o 去中心化隱私協議
o 區塊鏈啟用的聯邦學習

- 第4章:使用增強型生成對抗網路的物聯網個性化隱私保護
o 概述
o 系統建模
o 個性化隱私
o 增強型差分隱私

- 第5章:使用強化學習的物聯網混合隱私保護
o 概述
o 系統建模
o 混合隱私
o 馬可夫決策過程與強化學習

- 第6章:未來方向
o 權衡優化
o 數位雙胞胎的隱私保護
o 隱私保護的聯邦學習
o 聯邦生成對抗網路

- 第7章:總結與展望