Data Privacy in der Praxis Datenschutz in Data-Science-Projekten verbessern

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Bew?hrte Praktiken zur Verbesserung von Privacy f?r Daten aus technischer, organisatorischer und rechtlicher Sicht Das Buch zeigt, wie Sie daf?r sorgen, dass die Daten in Ihrem Projekt privat, anonymisiert und sicher sind Auf den europ?ischen Markt zugeschnitten, behandelt die DSGVO eingehend Umfasst auch Themen wie ChatGPT und Deep Fakes Katharine Jarmul ist eine renommierte Privacy-Spezialistin. Sie arbeitet f?r Thoughtworks und ist Mitgr?nderin 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 Verst?ndnis von modernen Datenschutzbausteinen wie Differential Privacy, Federated Learning und homomorpher Verschl?sselung. Privacy-Spezialistin Katharine Jarmul zeigt Best Practices und gibt praxiserprobte Ratschl?ge f?r 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 Verschl?sselung klingt gro?artig ? doch ist sie auch anwendungsreif? Wie kann ich datenschutzwahrende Technologien und Verfahren miteinander vergleichen, um die f?r mich beste Wahl zu treffen? Welche Open-Source-Bibliotheken stehen hierf?r zur Verf?gung? Wie stelle ich sicher, dass meine Data-Science-Projekte von vornherein gesch?tzt und sicher sind? Wie kann ich mit den f?r Governance und Informationssicherheit verantwortlichen Teams zusammenarbeiten, um interne Richtlinien in geeigneter Weise umzusetzen? 画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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