| Поле | Название | Значение |
| |
Тип записи |
m |
| |
Библиографический уровень |
m |
| 001 |
Контрольный номер |
320c38ec9ae74282b2be59ef94e12d0b |
| 005 |
Дата корректировки |
20250418174651.3 |
| 020 |
Индекс ISBN |
__ |
| a |
ISBN |
978-1-80056-467-1 |
| 040 |
Источник каталогиз. |
__ |
| a |
Служба первич. каталог. |
NB ENU |
| b |
Код языка каталог. |
eng |
| e |
Правила каталог. |
PSBO |
| 041 |
Код языка издания |
0_ |
| a |
Код языка текста |
eng |
| 084 |
Индекс другой классификации/Индекс ББК |
__ |
| a |
Индекс другой классификации/Индекс ББК |
32.972 |
| 090 |
Шифры |
__ |
| x |
Авторский знак |
A 70 |
| a |
Полочн. индекс |
32.972 |
| 100 |
Автор |
1_ |
| a |
Автор |
Aravilli Srinivasa Rao |
| 245 |
Заглавие |
10 |
| a |
Заглавие |
Privacy-preserving machine learning |
| b |
Продолж. заглавия |
a use-case-driven approach to building and protecting ML pipelines from privacy and security threats |
| 250 |
Сведения об издании |
__ |
| a |
Основные сведения об издании |
1st edition |
| 260 |
Выходные данные |
__ |
| a |
Место издания |
Birmingham |
| b |
Издательство |
Packt Publishing |
| c |
Дата издания |
2024 |
| 300 |
Физическое описание |
__ |
| a |
Объем |
XX, 381 с. |
| b |
Иллюстрации/ тип воспроизводства |
ил. |
| 336 |
Вид содержания |
__ |
| a |
Термин вида содержания |
Текст |
| 337 |
Средство доступа |
__ |
| a |
Термин типа средства |
электронный |
| 500 |
Примечания |
__ |
| a |
Примечание |
Коллекция Packt Publishing |
| 504 |
Библиография |
__ |
| a |
Библиография |
Указ.: с. 365-375 |
| 505 |
Форматированное содержание |
0_ |
| a |
Форматированное содержание |
Introduction to Data Privacy and Machine Learning; Introduction to Data Privacy, Privacy Breaches, and Threat Modeling; Machine Learning Phases and Privacy Threats/Attacks in Each Phase; Use Cases of Privacy-Preserving Machine Learning and a Deep Dive into Differential Privacy; Overview of Privacy-Preserving Data Analysis and an Introduction to Differential Privacy; Overview of Differential Privacy Algorithms and Applications of Differential Privacy; Developing Applications with Differential Privacy Using Open Source Frameworks; Hands-On Federated Learning; Federated Learning and Implementing FL Using Open Source Frameworks; Federated Learning Benchmarks, Start-Ups, and the Next Opportunity; Homomorphic Encryption, SMC, Confidential Computing, and LLMs; Homomorphic Encryption and Secure Multiparty Computation; Confidential Computing - What, Why, and the Current State; Preserving Privacy in Large Language Models |
| 650 |
Тематические рубрики |
04 |
| a |
Основная рубрика |
Программное обеспечение (программные средства) |
| 653 |
Ключевые слова |
0_ |
| a |
Ключевые слова |
машинное обучение |
| a |
Ключевые слова |
защита конфиденциальной информации |
| 856 |
Электронный адрес документа |
40 |
| u |
URL |
https://ieeexplore.ieee.org/document/10540164 |
| 900 |
Электронные ресурсы |
__ |
| a |
Имя электронного ресурса |
Privacy-preserving machine learning 2024 |
| 900 |
Электронные ресурсы |
__ |
| a |
Имя электронного ресурса |
Privacy-Preserving Machine Learning |
| 901 |
Тип документа |
__ |
| t |
Тип документа |
m |
| 905 |
Дата создания записи |
__ |
| a |
Дата создания записи |
20250418 |
| b |
Сотрудник (логин), создавший запись |
abyt_mo |
| 921 |
Локальные поля для вуза |
__ |
| r |
Номер спец./напр. |
6B06104 |
| r |
Номер спец./напр. |
7М06104 |
| r |
Номер спец./напр. |
8D06104 |
| t |
Спец. Направление |
Вычислительная техника и программное обеспечение |
| 952 |
Типы литературы |
__ |
| c |
Вид литературы |
монография |
| z |
Типы литературы (укрупненные названия) |
Электронные ресурсы |