April 2025
Intermediate to advanced
346 pages
12h 13m
Portuguese (Portugal, Brazil)
Overview
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
Entre os principais regulamentos de privacidade, como o RGPD e a CCPA, e as dispendiosas e notórias violações de dados, nunca houve tanta pressão para garantir a privacidade dos dados. Infelizmente, a integração da privacidade nos sistemas de dados ainda é complicada. Este guia essencial dar-te-á uma compreensão fundamental dos modernos blocos de construção da privacidade, como a privacidade diferencial, a aprendizagem federada e a computação encriptada. Com base em lições duramente conquistadas, este livro fornece conselhos sólidos e melhores práticas para integrar tecnologias inovadoras de melhoria da privacidade em sistemas de produção.
Privacidade de dados prática responde a questões importantes como:
- O que significam as regulamentações de privacidade, como o GDPR e a CCPA, para meus fluxos de trabalho de dados e casos de uso de ciência de dados?
- O que significa realmente "dados anónimos"? Como é que eu torno os dados anónimos?
- Como é que a aprendizagem e a análise federadas funcionam?
- A encriptação homomórfica parece óptima, mas está pronta a ser utilizada?
- Como é que comparo e escolho as melhores tecnologias e métodos de preservação da privacidade? Existem bibliotecas de código aberto que te podem ajudar?
- Como posso garantir que os meus projectos de ciência de dados são seguros por defeito e privados por conceção?
- Como posso trabalhar com as equipas de governação e de infosec para implementar políticas internas de forma adequada?
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