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  UniTraX: Protecting Data Privacy with Discoverable Biases

Munz, R., Eigner, F., Maffei, M., Francis, P., & Garg, D. (2018). UniTraX: Protecting Data Privacy with Discoverable Biases. In L. Bauer, & R. Küsters (Eds.), Principles of Security and Trust (pp. 278-299). Berlin: Springer. doi:10.1007/978-3-319-89722-6_12.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-37DF-5 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-37E0-2
Genre: Konferenzbeitrag
Latex : {UniTraX}: {P}rotecting Data Privacy with Discoverable Biases

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Munz, Reinhard1, Autor           
Eigner, Fabienne2, Autor
Maffei, Matteo2, Autor
Francis, Paul1, Autor           
Garg, Deepak2, Autor           
Affiliations:
1Group P. Francis, Max Planck Institute for Software Systems, Max Planck Society, ou_2105288              
2Group D. Garg, Max Planck Institute for Software Systems, Max Planck Society, ou_2105289              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20182018
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Munz_POST2018
DOI: 10.1007/978-3-319-89722-6_12
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 7th Conference on Principles of Security and Trust
Veranstaltungsort: Thessaloniki, Greece
Start-/Enddatum: 2018-04-16 - 2018-04-17

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Principles of Security and Trust
  Untertitel : 7th International Conference, POST 2018, Held as Part of the European Joint Conferences on Theory and Practice of Software, ETAPS 2018, Thessaloniki, Greece, April 14-20, 2018, Proceedings
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Bauer, Lujo1, Herausgeber
Küsters, Ralf1, Herausgeber
Affiliations:
1 External Organizations, ou_persistent22            
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 278 - 299 Identifikator: ISBN: 978-3-319-89721-9

Quelle 2

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Titel: Lecture Notes in Computer Science
  Kurztitel : LNCS
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 10804 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -