Prywatność danych w praktyce » książka
Prywatność danych w praktyce
ISBN-13: 9788328909229 / Polski / broszurowa / 2024
Prywatność danych w praktyce. Skuteczna ochrona prywatności i bezpieczeństwa danych Chyba nikogo nie trzeba przekonywać, że ochrona danych i zabezpieczenie prywatności są kwestiami absolutnie kluczowymi w cyfrowym świecie. Na szczęście zdajemy sobie coraz lepiej sprawę, że incydenty naruszeń w dziedzinie bezpieczeństwa danych mogą nas narazić na realne szkody. Z drugiej strony niedopełnienie obowiązków wynikających z RODO okazuje się dla organizacji niezwykle kosztowne, a także naraża na szwank ich wizerunek. Zapewnienie należytej ochrony danych to wymagające wyzwanie. Z tego względu inżynieria prywatności z roku na rok staje się coraz ważniejszą dziedziną. Książka w przystępny sposób przedstawia głęboką perspektywę techniczną wraz z przeglądem najnowszych podejść i architektur technologicznych. Emily F. Gorcenski, główna analityczka danych, Thoughtworks Tę książkę docenią osoby, które w ramach codziennej pracy integrują tematy związane z prywatnością i bezpieczeństwem danych. To przewodnik dla pragmatyków, zapewniający gruntowną wiedzę o współczesnych elementach ochrony danych, takich jak prywatność różnicowa, uczenie federacyjne i obliczenia szyfrowane. Znajdziesz tu przydatne wskazówki, jak również najlepsze, wielokrotnie sprawdzone praktyki integracji przełomowych technologii, pozwalające skutecznie i na wysokim poziomie dbać o prywatność i bezpieczeństwo danych. Najważniejsze zagadnienia: Jak przepisy (RODO i CCPA) mają się do przepływów danych i przypadków ich użycia? Jak właściwie anonimizować dane? Czy szyfrowanie homomorficzne jest właściwym rozwiązaniem? Jak wybierać technologie i metody ochrony prywatności? Jak zapewnić bezpieczeństwo danych w projektach opartych na ich analizie? Jak odpowiednio wdrożyć wewnętrzne zasady ochrony prywatności danych? Wreszcie znalazłem książkę, którą mogę polecać wszystkim unikającym tematu prywatności danych! Vincent Warmerdam, twórca Calm Code, inżynier uczenia maszynowego, Explosion
Prywatność danych w praktyce. Skuteczna ochrona prywatności i bezpieczeństwa danych Chyba nikogo nie trzeba przekonywać, że ochrona danych i zabezpieczenie prywatności są kwestiami absolutnie kluczowymi w cyfrowym świecie. Na szczęście zdajemy sobie coraz lepiej sprawę, że incydenty naruszeń w dziedzinie bezpieczeństwa danych mogą nas narazić na realne szkody. Z drugiej strony niedopełnienie obowiązków wynikających z RODO okazuje się dla organizacji niezwykle kosztowne, a także naraża na szwank ich wizerunek. Zapewnienie należytej ochrony danych to wymagające wyzwanie. Z tego względu inżynieria prywatności z roku na rok staje się coraz ważniejszą dziedziną. Książka w przystępny sposób przedstawia głęboką perspektywę techniczną wraz z przeglądem najnowszych podejść i architektur technologicznych. Emily F. Gorcenski, główna analityczka danych, Thoughtworks Tę książkę docenią osoby, które w ramach codziennej pracy integrują tematy związane z prywatnością i bezpieczeństwem danych. To przewodnik dla pragmatyków, zapewniający gruntowną wiedzę o współczesnych elementach ochrony danych, takich jak prywatność różnicowa, uczenie federacyjne i obliczenia szyfrowane. Znajdziesz tu przydatne wskazówki, jak również najlepsze, wielokrotnie sprawdzone praktyki integracji przełomowych technologii, pozwalające skutecznie i na wysokim poziomie dbać o prywatność i bezpieczeństwo danych. Najważniejsze zagadnienia: Jak przepisy (RODO i CCPA) mają się do przepływów danych i przypadków ich użycia? Jak właściwie anonimizować dane? Czy szyfrowanie homomorficzne jest właściwym rozwiązaniem? Jak wybierać technologie i metody ochrony prywatności? Jak zapewnić bezpieczeństwo danych w projektach opartych na ich analizie? Jak odpowiednio wdrożyć wewnętrzne zasady ochrony prywatności danych? Wreszcie znalazłem książkę, którą mogę polecać wszystkim unikającym tematu prywatności danych! Vincent Warmerdam, twórca Calm Code, inżynier uczenia maszynowego, Explosion
Czytaj nas na:
KrainaKsiazek.PL - Księgarnia Internetowa
