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검색어[키워드 / 전체:Computer privacy.]
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71.
서명
Emerging Knowledge and Data Engineering Applications - Random Projection-Based Multiplicative Data Perturbation for Privacy Preserving Distributed Data Mining:  미리보기
저자
Liu, K,Kargupta, H,Ryan, J
출판사
IEEE Computer Society
청구기호
IEEE transactions on knowledge and data engineering
출판년
2006
자료유형
NotFound 저널기사
소장처
 
72.
서명
Databases and Data Modeling - Privacy-Preserving Computation of Bayesian Networks on Vertically Partitioned Data:  미리보기
저자
Yang, Z,Wright, R N
출판사
IEEE Computer Society
청구기호
IEEE transactions on knowledge and data engineering
출판년
2006
자료유형
NotFound 저널기사
소장처
 
73.
서명
Emerging Knowledge and Data Engineering Applications - Privacy-Preserving Kth Element Score over Vertically Partitioned Data:  미리보기
저자
Vaidya, J,Clifton, C W
출판사
IEEE Computer Society
청구기호
IEEE transactions on knowledge and data engineering
출판년
2009
자료유형
NotFound 저널기사
소장처
 
74.
서명
Emerging Knowledge and Data Engineering Applications - A Tree-Based Data Perturbation Approach for Privacy-Preserving Data Mining:  미리보기
저자
Li, X-B,Sarkar, S
출판사
IEEE Computer Society
청구기호
IEEE transactions on knowledge and data engineering
출판년
2006
자료유형
NotFound 저널기사
소장처
 
75.
서명
Emerging Knowledge and Data Engineering Applications - Anonymizing Classification Data for Privacy P...:  미리보기
저자
Fung, B C M,Wang, K
출판사
IEEE Computer Society
청구기호
IEEE transactions on knowledge and data engineering
출판년
2007
자료유형
NotFound 저널기사
소장처
 
76.
서명
The Context and the SitBAC Models for Privacy Preservation ? An Experimental Comparison of Model Comprehension and Synthesis:  미리보기
저자
Beimel, D,Peleg, M
출판사
IEEE Computer Society
청구기호
IEEE transactions on knowledge and data engineering
출판년
2010
자료유형
NotFound 저널기사
소장처
 
77.
서명
An Information Theoretic Approach for Privacy Preservation in Distance-based Machine Learning  미리보기
저자
Jimenez Gajardo, Abelino Enrique
출판사
Carnegie Mellon University. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
004
출판년
2019
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
78.
서명
Designing Storage and Privacy-Preserving Systems for Large-Scale Cloud Applications  미리보기
저자
Szekeres, Adriana
출판사
University of Washington. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
004
출판년
2020
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
79.
서명
Towards Efficient and Effective Privacy-Preserving Machine Learning  미리보기
저자
Wang, Lingxiao
출판사
University of California, Los Angeles. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
004
출판년
2021
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
80.
서명
Analyzing Usable Security, Privacy, and Safety Through Identity-Based Power Relations  미리보기
저자
Geeng, Chris
출판사
University of Washington. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
004
출판년
2022
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
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