Voorbeelden van het gebruik van Narayanan in het Spaans en hun vertalingen in het Nederlands
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Colloquial
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Official
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Medicine
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Financial
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Ecclesiastic
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Ecclesiastic
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Official/political
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Computer
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Programming
El creador es Arvind Narayanan, profesor de la Universidad de Princeton.
Esto es relativamente importante, ya que va en contra del pensamiento canónico",dice Narayanan.
TED2013 Ajit Narayanan: Un juego de palabras para comunicarse en cualquier idioma.
Capítulo 6 en relacióncon el estudio Encore Burnett and Feamster 2015 Narayanan and Zevenbergen 2015.
Narayanan Krishnan: En junio del 2002 mientras viajaba en una carretera concurrida en Madurai, vi a un anciano comiendo sus propios excrementos humanos.
El hotel también está cerca de muchos lugares de interés cultural,como el templo de Sri Lakshmi Narayanan y el Museo Nacional.
Me gustaría dar las gracias a Arvind Narayanan por ayudarme concentro y refinar los argumentos en el libro sobre muchas comidas maravillosas.
Es probable que los archivos con mucha información sobre cada persona sean escasos,en el sentido definido formalmente en Narayanan and Shmatikov(2008).
Mientras trabajaba con niños con problemas de habla, Ajit Narayanan diseñó un método para pensar el lenguaje en imágenes, para relacionar conceptos en mapas conceptuales.
Los archivos con muchas piezas de información acerca de cada persona es probable que sean escasas,en el sentido definido formalmente en Narayanan and Shmatikov(2008).
Quizás la conclusión más importante de su estudio,dicen Sahni y Narayanan, es que es la primera en cuantificar los beneficios de la inmediatez en los anuncios de reorientación.
Por ejemplo, imaginemos un investigador que desee estudiar la blockchain Bitcoin(Bitcoin es un cripto-moneda yla blockchain es un registro de todas las transacciones Bitcoin(Narayanan et al. 2016)).
Pero, en un documento que fui coautor con Ansh Shukla,Sharad Goel y Arvind Narayanan, demostramos que estos registros de navegación web anónimos a menudo pueden relacionarse con identidades del mundo real.
Para más información sobre el concepto de información de identificación personal(PII), que es fundamental para muchas de las normas sobre ética de la investigación,véase Narayanan and Shmatikov(2010) y Schwartz and Solove(2011).
Científicos de la computación Arvind Narayanan y Vitaly Shmatikov notaron que las películas que la gente miraba eran muy distintivas, y la mayoría de las personas en el conjunto de datos eran identificables de manera única en base a un pequeño subconjunto de sus películas.
Para más información acerca de la privacidad yla publicación de los datos de las llamadas abiertas ver Narayanan, Huey, and Felten(2016) y la discusión en el capítulo 6.
Además de este tipo de ataque dirigido a una sola persona, Narayanan y Shmatikov también demostraron que era posible hacer un ataque amplio-que involucraba a muchas personas- fusionando los datos de Netflix con datos personales y de clasificación de películas que algunas personas habían elegido. para publicar en Internet Movie Database(IMDb).
Para obtener más información sobre la privacidad y el lanzamiento de datos en las llamadas abiertas,consulte Narayanan, Huey, and Felten(2016) y la discusión en el capítulo 6.
Además de este tipo de ataque dirigido concentrado en una sola persona, Narayanan and Shmatikov(2008) también demostraron que era posible hacer una amplia-uno ataque con mucha gente, mediante la fusión de los datos de Netflix con los datos personales de calificación y de la película que algunos personas han optado por publicar en la Internet Movie Database(IMDb).
Privacidad diferencial también ofrece un enfoque alternativo que se puede combinar tanto de alto beneficio para la sociedad y de bajo riesgo para los participantes,ver Dwork and Roth(2014) y Narayanan, Huey, and Felten(2016).
Privacidad diferencial también ofrece un enfoque alternativo que se puede combinar tanto de alto beneficio para la sociedad y de bajo riesgo para los participantes,ver Dwork and Roth(2014) y Narayanan, Huey, and Felten(2016).
Sin embargo, la versión revisada de Encore-que sólo provocó peticiones a Twitter, Facebook y YouTube es pedido mínimo porquelas peticiones a estos sitios se activan durante la navegación web normal(Narayanan and Zevenbergen 2015).
Sin embargo, la versión revisada de Encore-que sólo provocó peticiones a Twitter, Facebook y YouTube es pedido mínimo porquelas peticiones a estos sitios se activan durante la navegación web normal(Narayanan and Zevenbergen 2015).
Netflix intentó des-identificar los datos para que la valoración no podrían estar vinculados a ninguna persona específica, pero sólo unas semanas después de la publicación de losdatos de Netflix fue parcialmente des-anonymized por Narayanan and Shmatikov(2008)(véase el Capítulo 6).
Netflix intentó anonimizar los datos para que las calificaciones no pudieran vincularse a ningún individuo en particular, pero solo semanas después de la publicación de los datos de Netflix,fue parcialmente reidentificado por Arvind Narayanan y Vitaly Shmatikov(2008)(ver capítulo 6).
Estos dos casos del Premio Netflix y los datos del taxi de la ciudad de Nueva York muestran que las personas relativamente capacitadas pueden no estimar correctamente el riesgo informativo en los datos que publican, y estos casos no son exclusivos(Barbaro and Zeller 2006;Zimmer 2010; Narayanan, Huey, and Felten 2016).
Estos dos casos del Premio Netflix y los datos del taxi de la ciudad de Nueva York muestran que las personas relativamente capacitadas pueden no estimar correctamente el riesgo informativo en los datos que publican, y estos casos no son exclusivos(Barbaro and Zeller 2006;Zimmer 2010; Narayanan, Huey, and Felten 2016).
Estos dos casos-el Premio Netflix y el taxi datos muestran la ciudad de Nueva York que las personas relativamente cualificados no pudieron estimar correctamente el riesgo de información en los datos que lanzaron, y estos casos son de ninguna manera única(Barbaro and Zeller Jr 2006;Zimmer 2010; Narayanan, Huey, and Felten 2016).