K-means clustering with local dᵪ-privacy for privacy-preserving data analysis
Privacy-preserving data analysis is an emerging area that addresses the dilemma of performing data analysis on user data while protecting users' privacy. In this paper, we consider the problem of constructing privacy-preserving K -means clustering protocol for data analysis that provides local...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Yang, Mengmeng, Tjuawinata, Ivan, Lam, Kwok-Yan |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/168038 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Secure hot path crowdsourcing with local differential privacy under fog computing architecture
بواسطة: Yang, Mengmeng, وآخرون
منشور في: (2021) -
PRIVACY PRESERVING METHODS FOR LOCALIZATION
بواسطة: FENG TIANYI
منشور في: (2021) -
Local differential privacy and its applications: a comprehensive survey
بواسطة: Yang, Mengmeng, وآخرون
منشور في: (2024) -
SPoFC: a framework for stream data aggregation with local differential privacy
بواسطة: Yang, Mengmeng, وآخرون
منشور في: (2023) -
Local differential privacy-based federated learning for Internet of Things
بواسطة: Zhao, Yang, وآخرون
منشور في: (2021)