Privacy Preserving Support Vector Machine Classification in WSN

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Mai 2018, 2018

6139846609 / 9786139846603

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The increasing prominence of Wireless Sensor Network (WSN) is stimulating greater interest in developing many application areas. WSNs promise viable solutions aiming at many monitoring problems despite energy, communication, computation & storage constraints. The security issues, data privacy, confidentiality and integrity become vital when the sensors are deployed in a hostile environment. Support Vector Machines (SVM) classification is one of the most widely used classifications having advantage of accuracy and sparse representation that SVMs provide for decision boundaries. It is important to achieve energy efficient data mining in WSN while preserving privacy of data. In this thesis we introduce SVM classification for WSN consisting energy efficiency advantage by distributed incremental learning for the training and construction of global SVM classification model without disclosing the data to others. We show security analysis and energy estimation for preserving privacy and energy efficiency in WSN using SVM. 60 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9786139846603

Título
Privacy Preserving Support Vector Machine Classification in WSN
Autor
Muhammad Anwarul Azim
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Mai 2018
Año de publicación
2018
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
6139846609
ISBN 13
9786139846603
Peso del artículo
107 gramos
Dimensiones
220x150x4 mm

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