Gerlach | Anonymization and Identifiability | Buch | 978-3-11-914260-1 | www.sack.de

Buch, Englisch, 264 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 230 mm, Gewicht: 513 g

Reihe: ISSN

Gerlach

Anonymization and Identifiability

Enhancing Data Protection Through Differential Privacy and Artificial Intelligence
1. Auflage 2026
ISBN: 978-3-11-914260-1
Verlag: De Gruyter

Enhancing Data Protection Through Differential Privacy and Artificial Intelligence

Buch, Englisch, 264 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 230 mm, Gewicht: 513 g

Reihe: ISSN

ISBN: 978-3-11-914260-1
Verlag: De Gruyter


The author explores the nature of data anonymization under the GDPR, with a particular focus on means of differential privacy. First, he examines the requirement of „identified or identifiable“ in Art. 4 GDPR. Building on this foundation, he describes and evaluates different methods for the anonymization of structured and unstructured data, especially text data. The author describes the role of machine learning and artificial intelligence with regard to anonymizing unstructured data and elaborates on the data protection implications of training and using AI/ML models (including federated learning setups) for this purpose.

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Zielgruppe


Researchers, Professionals and Practitioners, Teachers and Instru


Autoren/Hrsg.


Weitere Infos & Material


Lauritz Gerlach, Hamburg. 



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