| Оригинал (Original) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Автори: Иванова, М. С., Трифонова, И. В. Заглавие: Техники за запазване на поверителността и техни приложения в електронното обучение Ключови думи: запазване на поверителността, машинно обучение Абстракт: Статията обобщава съвременни методи и техники за защита на поверителността, като се анализират и представят някои предизвикателни проблеми. Използва се библиометричен подход, за да се очертае „голямата картина“, показваща текущото състояние на изследванията и тенденциите в темите. Библиографските данни са взети от научната база данни Scopus и са
обработени чрез специализиран софтуер. Освен това, е извършен и подробен преглед, за да се класифицират проблемите и решенията в областта на защита на личните данни. Специално внимание е отделено на възможностите за защита на поверителността на данните в интелигентни среди за електронно обучение. Посочва се ролята на машинното обучение за създаване на по-сигурни модели. Предложен е концептуален модел, обобщаващ получените резултати. Библиография Издание
Издателските права се държат от Institute of Mathematics and Informatics – Bulgarian Academy of Sciences | Autors: Ivanova, M. S., Trifonova, I. V. Title: Privacy Preserving Techniques and Their Applications in Elearning Keywords: privacy preservation, machine learning, eLearning intelligent environment Abstract: The paper summarizes contemporary methods and techniques for privacy preservation as some challenging issues are analyzed and presented. A bibliometric approach is utilized in order the "big picture" to be outlined, showing current research status and trending topics. The bibliographic data are taken from scientific database Scopus and processed through specialized software. In addition, a detailed review is also performed to classify problems and solutions in the area of privacy preservation. Special attention is given to possibilities for data privacy protection in intelligent eLearning environments. The role of machine learning for creating more secure data models is pointed out. A conceptual model, summarizing the findings, is proposed. References Issue
Copyright Institute of Mathematics and Informatics – Bulgarian Academy of Sciences |
Вид: публикация в международен форум, публикация в реферирано издание, индексирана в Google Scholar
