Security and Privacy in Federated Learning
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2024
- Tapa blanda
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - In this book, the authors highlight the latest research findings on the security and privacy of federated learning systems. The main attacks and counterattacks in this booming field are presented to readers in connection with inference, poisoning, generative adversarial networks, differential privacy, secure multi-party computation, homomorphic encryption, and shuffle, respectively. The book offers an essential overview for researchers who are new to the field, while also equipping them to explore this 'uncharted territory.' For each topic, the authors first present the key concepts, followed by the most important issues and solutions, with appropriate references for further reading.The book is self-contained, and all chapters can be read independently. It offers a valuable resource for master's students, upper undergraduates, Ph.D. students, and practicing engineers alike.
N° de ref. del artículo 9789811986949
- Título
- Security and Privacy in Federated Learning
- Autor
- Shui Yu
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9811986940
- ISBN 13
- 9789811986949
- Peso del artículo
- 263 gramos
- Dimensiones
- 235x155x8 mm
In this book, the authors highlight the latest research findings on the security and privacy of federated learning systems. The main attacks and counterattacks in this booming field are presented to readers in connection with inference, poisoning, generative adversarial networks, differential privacy, secure multi-party computation, homomorphic encryption, and shuffle, respectively.
The book offers an essential overview for researchers who are new to the field, while also equipping them to explore this “uncharted territory.” For each topic, the authors first present the key concepts, followed by the most important issues and solutions, with appropriate references for further reading.
The book is self-contained, and all chapters can be read independently. It offers a valuable resource for master’s students, upper undergraduates, Ph.D. students, and practicing engineers alike.
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Acerca del autor
Shui Yu obtained his PhD from Deakin University, Australia, in 2004. He currently is a Professor of School of Computer Science, University of Technology Sydney, Australia. Dr Yu’s research interest includes Big Data, Security and Privacy, Networking, and Mathematical Modelling. He has published four monographs and edited two books, more than 500 technical papers, including top journals and top conferences, such as IEEE TPDS, TC, TIFS, TMC, TKDE, TETC, ToN, and INFOCOM. His h-index is 66. Dr Yu initiated the research field of networking for big data in 2013, and his research outputs have been widely adopted by industrial systems, such as Amazon cloud security. He is currently serving a number of prestigious editorial boards, including IEEE Communications Surveys and Tutorials (Area Editor), IEEE Communications Magazine, IEEE Internet of Things Journal, and so on. He served as a Distinguished Lecturer of IEEE Communications Society (2018-2021). He is a Distinguished Visitor ofIEEE Computer Society, a voting member of IEEE ComSoc Educational Services board, and an elected member of Board of Governor of IEEE Vehicular Technology Society.
Lei Cui received his PhD degree from Deakin University, Australia, in 2021. He is now working as an associate research fellow at Shandong Computer Science Center (National Supercomputer Center in Jinan), China. He has authored or co-authored more than 30 publications, including monographs, book chapters, and journal and conference papers. Some of his publications have been published in top venues such as IEEE TII, IEEE TNSM, and IEEE TPDS. His research interests include security and privacy issues in IoT, social networks, and machine learning. Dr. Lei is active in the communication society and has served as a reviewer for many Q1 journals and a TPC Member for international conferences.
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Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
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