Browser fingerprinting: how to protect machine learning models and data with differential privacy?

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
In: 1st International Workshop on Machine Learning in Networking (MaLeNe), part of the Conference on Networked Systems 2021 (NetSys 2021), September 13-16, 2021, Lübeck, Germany, S.

Erschienen in
Electronic Communications of the EASST ; 80

Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
Augsburg
(wer)
Universität Augsburg
(wann)
2021
Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
Berlin
(wer)
Universitätsbibliothek TU Berlin
(wann)
2021
Urheber
Dietz, Katharina
Mühlhauser, Michael
Seufert, Michael Thomas
Gray, Nicholas
Hoßfeld, Tobias
Herrmann, Dominik
Beteiligte Personen und Organisationen
Fischer, Mathias
Lamerdorf, Winfried

DOI
10.14279/tuj.eceasst.80.1179
URN
urn:nbn:de:bvb:384-opus4-1073461
Rechteinformation
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
25.03.2025, 13:53 MEZ

Datenpartner

Dieses Objekt wird bereitgestellt von:
Deutsche Nationalbibliothek. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.

Beteiligte

  • Dietz, Katharina
  • Mühlhauser, Michael
  • Seufert, Michael Thomas
  • Gray, Nicholas
  • Hoßfeld, Tobias
  • Herrmann, Dominik
  • Fischer, Mathias
  • Lamerdorf, Winfried
  • Universität Augsburg
  • Universitätsbibliothek TU Berlin

Entstanden

  • 2021

Ähnliche Objekte (12)