Zobrazeno 1 - 10
of 102
pro vyhledávání: '"De Wolf, Peter"'
Synthetic data generation is a promising technique to facilitate the use of sensitive data while mitigating the risk of privacy breaches. However, for synthetic data to be useful in downstream analysis tasks, it needs to be of sufficient quality. Var
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.13167
We investigate an attack on a machine learning model that predicts whether a person or household will relocate in the next two years, i.e., a propensity-to-move classifier. The attack assumes that the attacker can query the model to obtain prediction
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.08775
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Kaja, Khaled, Assoum, Ammar, De Wolf, Peter, Piquemal, François, Nehmee, Antonio, Naja, Adnan, Beyrouthy, Taha, Jouiad, Mustapha
Publikováno v:
Advanced Materials Interfaces; Jan2024, Vol. 11 Issue 2, p1-10, 10p
Autor:
Zult, Daan1 (AUTHOR) db.zult@cbs.nl, de Wolf, Peter-Paul1 (AUTHOR) pp.dewolf@cbs.nl, Bakker, Bart F. M.1 (AUTHOR) bfm.bakker@cbs.nl, van der Heijden, Peter2 (AUTHOR) P.G.M.vanderHeijden@uu.nl
Publikováno v:
Journal of Official Statistics (JOS). Sep2021, Vol. 37 Issue 3, p699-718. 20p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
de Wolf, Peter-Paul1 (AUTHOR) pp.dewolf@cbs.nl, van der Laan, Jan1 (AUTHOR) dj.vanderlaan@cbs.nl, Zult, Daan1 (AUTHOR) db.zult@cbs.nl
Publikováno v:
Journal of Official Statistics (JOS). Sep2019, Vol. 35 Issue 3, p577-597. 21p.
Autor:
Dujardin, Antoine1,2, De Wolf, Peter2, Lafont, Frank1, Dupres, Vincent1 vincent.dupres@ibl.cnrs.fr
Publikováno v:
PLoS ONE. 3/15/2019, Vol. 14 Issue 3, p1-19. 19p.
Autor:
de Wolf, Peter-Paul, Giessing, Sarah
Publikováno v:
In Data & Knowledge Engineering 2009 68(11):1160-1174