Preserving Privacy in On-Line Analytical Processing (OLAP) - Couverture souple
Livre 21 sur 109: Advances in Information Security
Synopsis
Addresses the privacy issue of On-Line Analytic Processing systems
Details how to keep the performance overhead of these security methods at a reasonable level
Examines how a balance between security, availability, and performance can feasibly be achieved in OLAP systems
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Présentation de l'éditeur
This book addresses the privacy issue of On-Line Analytic Processing (OLAP) systems. It reviews a series of methods that can precisely answer data cube-style OLAP, regarding sensitive data while provably preventing adversaries from inferring data.
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book addresses the privacy issue of On-Line Analytic Processing (OLAP) systems. OLAP systems usually need to meet two conflicting goals. First, the sensitive data stored in underlying data warehouses must be kept secret. Second, analytical queries about the data must be allowed for decision support purposes. The main challenge is that sensitive data can be inferred from answers to seemingly innocent aggregations of the data. This volume reviews a series of methods that can precisely answer data cube-style OLAP, regarding sensitive data while provably preventing adversaries from inferring data. 192 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781441942784
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. -First book that concentrates solely on OLAP systems-Includes Lattice-Based Inference Control Method-Discusses methods that can be implemented on the basis of emph(three-Tier) Inference control model in OLAP systemsThis book addr. N° de réf. du vendeur 4174630
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Preserving Privacy for On-Line Analytical Processing addresses the privacy issue of On-Line Analytic Processing (OLAP) systems. OLAP systems usually need to meet two conflicting goals. First, the sensitive data stored in underlying data warehouses must be kept secret. Second, analytical queries about the data must be allowed for decision support purposes. The main challenge is that sensitive data can be inferred from answers to seemingly innocent aggregations of the data. This volume reviews a series of methods that can precisely answer data cube-style OLAP, regarding sensitive data while provably preventing adversaries from inferring data.Preserving Privacy for On-Line Analytical Processing is appropriate for practitioners in industry as well as graduate-level students in computer science and engineering.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 192 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781441942784
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