Data Privacy in der Praxis

Datenschutz und Sicherheit in Daten- und KI-Projekten
414 Seiten, Taschenbuch
€ 51,30
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Reihe Animals
Themen Informatik und Informationstechnologie Datenbanken / Datenmanagement Data Mining
ISBN 9783960092339
Sprache Deutsch
Erscheinungsdatum 27.06.2024
Größe 24 x 16.5 cm
Verlag O'Reilly
Übersetzung Marcus Fraaß
LieferzeitLieferung in 2-5 Werktagen
HerstellerangabenAnzeigen
dpunkt.verlag GmbH
Wieblinger Weg 17 | DE-69123 Heidelberg
niethammer@dpunkt.de
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  • ✔ alle FALTER-Produkte und Abos, nur hier!
  • ✔ hohe Sicherheit durch SSL-Verschlüsselung (RSA 4096 bit)
  • ✔ keine Weitergabe personenbezogener Daten an Dritte
  • ✔ als 100% österreichisches Unternehmen liefern wir innerhalb Österreichs mit der Österreichischen Post
Kurzbeschreibung des Verlags

Bewährte Praktiken zur Verbesserung von Privacy für Daten aus technischer, organisatorischer und rechtlicher Sicht

  • Das Buch zeigt, wie Sie dafür sorgen, dass die Daten in Ihrem Projekt privat, anonymisiert und sicher sind
  • Auf den europäischen Markt zugeschnitten, behandelt die DSGVO eingehend
  • Umfasst auch Themen wie ChatGPT und Deep Fakes
  • Katharine Jarmul ist eine renommierte Privacy-Spezialistin. Sie arbeitet für Thoughtworks und ist Mitgründerin der PyLadies
  • Die Anforderungen an den Datenschutz sind in Daten- und KI-Projekten heute so hoch wie nie. Die Integration von Privacy in Datensysteme ist jedoch nach wie vor komplex. Dieser Leitfaden vermittelt Data Scientists und Data Engineers ein grundlegendes Verständnis von modernen Datenschutzbausteinen wie Differential Privacy, Federated Learning und homomorpher Verschlüsselung. Privacy-Spezialistin Katharine Jarmul zeigt Best Practices und gibt praxiserprobte Ratschläge für den Einsatz bahnbrechender Technologien zur Verbesserung des Datenschutzes in Produktivsystemen.

    Das Buch beantwortet diese wichtigen Fragen:

  • Wie wirken sich Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO oder der California Consumer Privacy Act (CCPA) auf meine Datenworkflows und Data-Science- Anwendungen aus?
  • Was ist unter »anonymisierten Daten« zu verstehen und wie lassen sich Daten anonymisieren?
  • Wie funktionieren Federated Learning und Federated Analysis?
  • Homomorphe Verschlüsselung klingt großartig – doch ist sie auch anwendungsreif?
  • Wie kann ich datenschutzwahrende Technologien und Verfahren miteinander vergleichen, um die für mich beste Wahl zu treffen? Welche Open-Source-Bibliotheken stehen hierfür zur Verfügung?
  • Wie stelle ich sicher, dass meine Data-Science-Projekte von vornherein geschützt und sicher sind?
  • Wie kann ich mit den für Governance und Informationssicherheit verantwortlichen Teams zusammenarbeiten, um interne Richtlinien in geeigneter Weise umzusetzen?
  • Mehr Informationen
    Reihe Animals
    Themen Informatik und Informationstechnologie Datenbanken / Datenmanagement Data Mining
    ISBN 9783960092339
    Sprache Deutsch
    Erscheinungsdatum 27.06.2024
    Größe 24 x 16.5 cm
    Verlag O'Reilly
    Übersetzung Marcus Fraaß
    LieferzeitLieferung in 2-5 Werktagen
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    dpunkt.verlag GmbH
    Wieblinger Weg 17 | DE-69123 Heidelberg
    niethammer@dpunkt.de
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