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Medientyp: E-Book Titel: Improved usability of differential privacy in machine learning : techniques for quantifying the privacy-accuracy trade-off Beteiligte: Bernau, Daniel [Verfasser:in]; Küsters, Ralf [Akademische:r Betreuer:in] Erschienen: Stuttgart: Universitätsbibliothek der Universität Stuttgart, 2022 Umfang: Online-Ressource Sprache: Englisch DOI: 10.18419/opus-12490 Identifikator: Schlagwörter: Privatsphäre ; Maschinelles Lernen ; Neuronales Netz ; Kryptoanalyse ; Datensatz ; Zugriffskontrolle ; Datenschutz Entstehung: Hochschulschrift: Dissertation, Stuttgart, Universität Stuttgart, 2022 Anmerkungen: Zugangsstatus: Freier Zugang