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Originaltitel:
Improving the Applicability of Differential Privacy in Data Sharing and Analytics Applications
Übersetzter Titel:
Verbesserung der Anwendbarkeit von Differential Privacy in Datenaustausch- und Analyseanwendungen
Autor:
Munilla Garrido, Gonzalo
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Betreuer:
Matthes, Florian (Prof. Dr.)
Gutachter:
Matthes, Florian (Prof. Dr.); Fridgen, Gilbert (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Stichworte:
privacy, differential privacy, data sharing, data analytics, platforms
Übersetzte Stichworte:
Datenschutz, Differential Privacy, Datenaustausch, Datenanalyse, Plattformen
TU-Systematik:
WIR 523; DAT 600
Kurzfassung:
This dissertation improves the applicability of privacy-enhancing technologies (PETs), particularly differential privacy (DP), in data sharing and analytics applications (DSAAs). Using literature reviews, expert interviews, and design science, it offers three contributions: (I) revealing challenges and opportunities of PETs' in DSAAs, (II) improving the verifiability of DP algorithms, and (III) proposing fundamental requirements for DP systems.
Übersetzte Kurzfassung:
Im Rahmen dieser Dissertation verbesserten wir die Anwendbarkeit von Privacy Enhancing Technologies (PETs), darunter vor allem Differential Privacy, in Datenaustausch- und Analyseanwendungen (DSAAs). Mittels Literaturreviews, Experteninterviews und Design Science, bringt unsere Arbeit den Stand der Forschung in den folgenden drei Punkten voran: (I) Aufzeigen von Herausforderungen und Möglichkeiten beim Einsatz von PETs in DSAAs, (II) Verbesserung der Verifizierbarkeit von DP-Algorithmen und (III...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1703633
Hinweis:
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Eingereicht am:
17.04.2023
Mündliche Prüfung:
18.03.2024
Dateigröße:
22984508 bytes
Seiten:
182
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240318-1703633-1-6
Letzte Änderung:
23.05.2024
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