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機密計算(AI數據安全和隱私保護)/人工智慧前沿技術叢書

  • 作者：胡寅瑋//閆守孟//吳源//朱運閣//龔奇源等|責編:宋亞東
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121436789
  • 出版日期：2023/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：231
人民幣：RMB 100 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統介紹了面向人工智慧領域中的數據安全、隱私保護技術和工程實踐。本書首先探討了人工智慧領域所面臨的各種數據安全和隱私保護的問題及其核心需求，並在此基礎上縱覽和比較了各種隱私保護計算技術和解決方案的利弊；然後詳細闡述了目前比較具有工程實踐優勢的可信執行環境技術，及其在主流人工智慧場景中的工程實踐參考案例。此外，本書介紹了關於數據安全和隱私保護的概念、原理、框架及產品，從而幫助讀者對機密計算的技術全景有整體的理解。
    本書適合電腦和軟體行業從業者、研究人員及高校師生閱讀，尤其適合從事人工智慧和隱私保護計算的架構師和開發人員閱讀。
作者介紹
胡寅瑋//閆守孟//吳源//朱運閣//龔奇源等|責編:宋亞東
目錄
第1部分  基本概念框架
  第1章  數據安全的挑戰與需求
    1.1  數據安全的戰略意義
    1.2  數據產業面臨的安全挑戰
    1.3  數據安全核心需求
      1.3.1  數據生命周期
      1.3.2  數據安全需求
    1.4  隱私保護計算背景
      1.4.1  基本概念
      1.4.2  國內外政策環境
    1.5  AI領域中的數據安全問題
      1.5.1  AI中的CIA數據安全模型
      1.5.2  AI中的攻擊模型
      1.5.3  典型AI場景中的數據安全問題
    參考文獻
  第2章  隱私保護計算技術
    2.1  安全多方計算
      2.1.1  安全多方計算的定義和分類
      2.1.2  不經意傳輸
      2.1.3  混淆電路
      2.1.4  秘密共享
      2.1.5  零知識證明
      2.1.6  應用場景
    2.2  同態加密
      2.2.1  部分同態加密
      2.2.2  類同態加密
      2.2.3  全同態加密
      2.2.4  應用場景
    2.3  差分隱私
      2.3.1  基本定義
      2.3.2  雜訊機制
      2.3.3  應用場景
    2.4  可信執行環境
      2.4.1  英特爾SGX
      2.4.2  ARM TrustZone
      2.4.3  AMD SEV
      2.4.4  應用場景
    2.5  各類技術比較
      2.5.1  安全多方計算
      2.5.2  同態加密
      2.5.3  差分隱私
      2.5.4  可信執行環境
    參考文獻
  第3章  AI場景中的隱私保護計算方案
    3.1  聯邦學習
      3.1.1  聯邦學習簡介
      3.1.2  橫向聯邦學習架構及案例
      3.1.3  縱向聯邦學習架構及案例
    3.2  聯邦學習擴展方案
      3.2.1  共享智能

      3.2.2  聯邦智能
      3.2.3  知識聯邦
    3.3  AI推理
    3.4  隱私保護計算方案總結
    參考文獻
第2部分  深度技術解析
  第4章  可信執行環境技術
    4.1  背景介紹
    4.2  架構概述
      4.2.1  晶元支持
      4.2.2  固件支持
      4.2.3  軟體棧
    4.3  關鍵技術
      4.3.1  內存組織結構
      4.3.2  內存加密引擎
      4.3.3  Enclave生命周期
      4.3.4  線程運行模式
      4.3.5  密鑰
      4.3.6  認證
    4.4  SGX防禦的攻擊
      4.4.1  硬體攻擊防禦
      4.4.2  軟體攻擊防禦
    4.5  SGX面臨的威脅及其防禦
      4.5.1  拒絕服務攻擊
      4.5.2  Iago攻擊
      4.5.3  側通道攻擊
      4.5.4  Enclave代碼漏洞
  第5章  可信執行環境應用程序開發
    5.1  軟體棧
      5.1.1  驅動
      5.1.2  Qemu/KVM虛擬化
      5.1.3  軟體棧SDK和PSW
      5.1.4  數據中心認證DCAP
    5.2  應用程序開發
      5.2.1  應用程序開發基本原理
      5.2.2  應用程序基本構成
      5.2.3  Hello World案例
    5.3  TEE生態技術介紹
      5.3.1  TEE SDK
      5.3.2  TEE程序分割
      5.3.3  TEE LibOS
      5.3.4  TEE容器棧
第3部分  工程應用實踐
  第6章  聯邦學習的隱私保護與工程實踐
    6.1  聯邦學習的數據安全問題
      6.1.1  半誠實的參與方的問題
      6.1.2  第三方協作者的數據安全問題
      6.1.3  傳輸間數據安全問題
    6.2  TEE安全技術解決方案
      6.2.1  應用程序隔離

      6.2.2  遠程認證
      6.2.3  基於遠程認證的傳輸層安全協議
    6.3  案例實踐
      6.3.1  橫向聯邦學習實踐
      6.3.2  縱向聯邦學習實踐
      6.3.3  總結與展望
    參考文獻
  第7章  在線推理服務的安全方案與工程實踐
    7.1  在線推理服務的安全問題
      7.1.1  雲原生在線推理參考架構及其組件
      7.1.2  威脅模型與安全目標
    7.2  安全方案與設計原理
      7.2.1  安全技術與方案
      7.2.2  安全模型與邊界
    7.3  案例實踐
    參考文獻
  第8章  大數據AI的安全方案和工程實踐
    8.1  大數據AI應用中的安全問題
      8.1.1  大數據生態與相關技術
      8.1.2  安全目標
      8.1.3  威脅模型
    8.2  安全技術與參考方案
      8.2.1  現有大數據安全技術
      8.2.2  基於TEE的大數據AI安全方案
      8.2.3  工作流程與安全性分析
    8.3  案例實踐
      8.3.1  可信的大數據AI平台
      8.3.2  可信的聯邦學習平台
    8.4  總結與展望
    參考文獻

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