Privacy Preservation in IoT: Machine Learning Approaches

Idioma: inglés

Editorial: Springer Nature Singapore Apr 2022, 2022

9811917965 / 9789811917967

Serie: Libro 8 de 103 - SpringerBriefs in Computer Science

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book aims to sort out the clear logic of the development of machine learning-driven privacy preservation in IoTs, including the advantages and disadvantages, as well as the future directions in this under-explored domain. In big data era, an increasingly massive volume of data is generated and transmitted in Internet of Things (IoTs), which poses great threats to privacy protection. Motivated by this, an emerging research topic, machine learning-driven privacy preservation, is fast booming to address various and diverse demands of IoTs. However, there is no existing literature discussion on this topic in a systematically manner.The issues of existing privacy protection methods (differential privacy, clustering, anonymity, etc.) for IoTs, such as low data utility, high communication overload, and unbalanced trade-off, are identified to the necessity of machine learning-driven privacy preservation. Besides, the leading and emerging attacks pose further threats to privacy protection in this scenario. To mitigate the negative impact, machine learning-driven privacy preservation methods for IoTs are discussed in detail on both the advantages and flaws, which is followed by potentially promising research directions.Readers may trace timely contributions on machine learning-driven privacy preservation in IoTs. The advances cover different applications, such as cyber-physical systems, fog computing, and location-based services. This book will be of interest to forthcoming scientists, policymakers, researchers, and postgraduates. 132 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9789811917967

Título
Privacy Preservation in IoT: Machine Learning Approaches
Autor
Youyang Qu
Editorial
Springer Nature Singapore Apr 2022
Año de publicación
2022
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
9811917965
ISBN 13
9789811917967
Peso del artículo
213 gramos
Dimensiones
235x155x8 mm
Serie
Libro 8 de 103: SpringerBriefs in Computer Science

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