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隱私保護計算

  • 作者:王偉//李浥東//劉吉強|責編:賀瑞君
  • 出版社:人民郵電
  • ISBN:9787115613523
  • 出版日期:2023/08/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:318
人民幣:RMB 149 元      售價:
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內容大鋼
    數據作為第五大生產要素,已成為數字經濟發展的重要引擎,正在深刻影響著全社會生產生活的方方面面。隱私保護計算是在保障數據要素和隱私安全的同時實現高效計算的技術體系,在加速數據要素流通和釋放數據要素價值等方面發揮著核心作用。本書旨在闡釋隱私保護計算的基礎知識和核心技術,為隱私保護計算相關應用的落地和數據價值的釋放提供重要參考。
    本書共分為3個部分:第一部分介紹隱私保護計算的基礎知識,第二部分介紹聯邦學習、同態加密、零知識證明、安全多方計算、可信執行環境、差分隱私、數據刪除及智能合約等隱私保護計算的核心技術:第三部分介紹隱私保護計算的應用實踐,包括應用指南(法律法規、標準體系和應用準則等)、產業發展及對未來的展望等。
    本書適合隱私保護計算領域的研究人員、工程技術人員,以及金融科技、互聯網和數字經濟等領域的從業人員閱讀,也可供電腦、人工智慧等專業的研究生學習、參考。

作者介紹
王偉//李浥東//劉吉強|責編:賀瑞君

目錄

前言
數學符號
第一部分  基礎知識
  第1章  緒論
    1.1  信息繁榮與隱私危機
      1.1.1  數字時代滄海桑田
      1.1.2  隱私風險無處不在
    1.2  隱私意識的覺醒
      1.2.1  隱私的概念
      1.2.2  隱私的權利
    1.3  隱私保護的動機
    1.4  延伸閱讀
  第2章  隱私保護計算的基礎知識
    2.1  隱私保護計算的相關概念
      2.1.1  隱私設計與工程
      2.1.2  隱私、安全與效用
    2.2  隱私保護計算模型
      2.2.1  角色定義
      2.2.2  計算類型
      2.2.3  隱私保證
    2.3  隱私保護計算技術
      2.3.1  歷史沿革
      2.3.2  技術概覽
    2.4  延伸閱讀
第二部分  核心技術
  第3章  聯邦學習
    3.1  聯邦學習的基本思想
      3.1.1  聯邦學習的背景
      3.1.2  聯邦學習的工作流程
      3.1.3  聯邦學習的分類與特徵
      3.1.4  聯邦學習的隱私保證
    3.2  聯邦學習演算法
      3.2.1  聯邦平均
      3.2.2  模型性能優化
      3.2.3  通信效率優化
      3.2.4  個性化
    3.3  聯邦分析演算法
      3.3.1  基於統計估計的聯邦分析
      3.3.2  基於數據變換的聯邦分析
    3.4  其他協作模式
      3.4.1  分割學習
      3.4.2  輔助學習
    3.5  潛在威脅與解決方案
      3.5.1  隱私推斷攻擊
      3.5.2  對抗樣本攻擊
      3.5.3  隱私增強的聯邦學習
      3.5.4  穩健的聯邦學習
    3.6  延伸閱讀
  第4章  同態加密

    4.1  同態加密的基本思想
      4.1.1  基本概念
      4.1.2  同態特徵
      4.1.3  體系結構
    4.2  同態加密的數學基石
      4.2.1  整數理論
      4.2.2  格理論
    4.3  非全同態加密演算法
      4.3.1  RSA
      4.3.2  Paillier演算法
      4.3.3  BGN演算法
    4.4  全同態加密演算法
      4.4.1  BFV
      4.4.2  GSW
    4.5  同態加密的應用實例
      4.5.1  優勢與局限性分析
      4.5.2  資料庫密文檢索
      4.5.3  機器學習的隱私保護
    4.6  延伸閱讀
  第5章  零知識證明
  第6章  安全多方計算
  第7章  可信執行環境
  第8章  差分隱私
  第9章  數據刪除
  第10章  智能合約
第三部分  應用實踐
  第11章  隱私保護計算的應用指南
  第12章  隱私保護計算產業的發展
  第13章  隱私保護計算回顧與展望
參考文獻

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