September 2024
Intermediate to advanced
346 pages
12h 25m
Spanish
Overview
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Entre las grandes normativas sobre privacidad, como el GDPR y la CCPA, y las costosas y notorias violaciones de datos, nunca ha habido tanta presión para garantizar la privacidad de los datos. Por desgracia, integrar la privacidad en los sistemas de datos sigue siendo complicado. Esta guía esencial te proporcionará una comprensión fundamental de los modernos bloques de construcción de la privacidad, como la privacidad diferencial, el aprendizaje federado y la computación cifrada. Basado en lecciones duramente aprendidas, este libro proporciona consejos sólidos y las mejores prácticas para integrar tecnologías de vanguardia que mejoran la privacidad en los sistemas de producción.
Privacidad Práctica de los Datos responde a preguntas importantes como:
- ¿Qué significan las normativas sobre privacidad como el GDPR y la CCPA para mis flujos de trabajo de datos y casos de uso de la ciencia de datos?
- ¿Qué significa realmente "datos anonimizados"? ¿Cómo anonimizo realmente los datos?
- ¿Cómo funcionan el aprendizaje y el análisis federados?
- El cifrado homomórfico suena muy bien, pero ¿está listo para su uso?
- ¿Cómo comparo y elijo las mejores tecnologías y métodos de preservación de la privacidad? ¿Existen bibliotecas de código abierto que puedan ayudar?
- ¿Cómo me aseguro de que mis proyectos de ciencia de datos son seguros por defecto y privados por diseño?
- ¿Cómo trabajo con los equipos de gobernanza e infoseguridad para aplicar adecuadamente las políticas internas?
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