Lauritz Gerlach: Anonymization and Identifiability, Gebunden
Anonymization and Identifiability
- Enhancing Data Protection Through Differential Privacy and Artificial Intelligence
(soweit verfügbar beim Lieferanten)
- Verlag:
- Walter de Gruyter, 02/2026
- Einband:
- Gebunden
- Sprache:
- Englisch
- ISBN-13:
- 9783119142601
- Artikelnummer:
- 12605807
- Umfang:
- 264 Seiten
- Sonstiges:
- 9 b/w illustrations
- Nummer der Auflage:
- 26001
- Ausgabe:
- 1. Auflage
- Gewicht:
- 528 g
- Maße:
- 231 x 159 mm
- Stärke:
- 19 mm
- Erscheinungstermin:
- 2.2.2026
- Serie:
- Global and Comparative Data Law - Band 8
- Hinweis
-
Achtung: Artikel ist nicht in deutscher Sprache!
Klappentext
The author explores the nature of data anonymization under the GDPR, with a particular focus on means of differential privacy. First, he examines the requirement of "identified or identifiable" in Art. 4 GDPR. Building on this foundation, he describes and evaluates different methods for the anonymization of structured and unstructured data, especially text data. The author describes the role of machine learning and artificial intelligence with regard to anonymizing unstructured data and elaborates on the data protection implications of training and using AI/ML models (including federated learning setups) for this purpose.
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