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隱私計算(開源架構實戰)/網路空間安全技術叢書

  • 作者：編者:花京華|責編:李曉波//孫業
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111734147
  • 出版日期：2023/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：210
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    隱私計算是指在保護數據本身不對外泄露的前提下，實現數據共享、分析、計算、建模的技術集合，以達到對數據「可用、不可見」的目的。隱私計算涉及多個學科和技術體系，從實現所使用的技術上看，包含三個主要技術路線：聯邦學習、安全多方計算和可信執行環境。
    本書主要介紹聯邦學習和安全多方計算兩種技術路線，在講解理論知識的基礎上結合開源架構進行代碼分析、安裝和運行。第1章介紹隱私計算所需基礎理論知識；第2章根據聯邦學習建模流程結合開源框架FATE進行介紹；第3?5章介紹安全多方計算，包括不經意傳輸、秘密共享和混淆電路；第6章介紹具有特定功能的隱私計算協議，包括隱私集合求交和隱私信息檢索；第7章介紹隱私保護的安全聯合分析，分別介紹了SMCQL和Conclave兩個框架，主要涉及聯合分析過程的SQL計劃優化和明密文混合運行。本書提供關聯的開源架構源代碼，獲取方式見封底。
    本書適合隱私計算入門從業者，以及需要快速搭建隱私計算產品的研發人員閱讀學習。
作者介紹
編者:花京華|責編:李曉波//孫業
    花京華，浙江工業大學碩士，杭州某數據安全公司高級專家，在隱私計算、機器學習、人工智慧（自然語言處理）、大數據等方面有近十年實踐經驗，並在相關領域擁有十余個專利。曾獲得FATE社區一級貢獻者、年度貢獻之星等多個榮譽，為多個隱私計算開源社區做出貢獻。
目錄
出版說明
前言
第1章  隱私計算概述
  1.1  隱私計算的定義與分類
  1.2  隱私計算技術理論基礎
    1.2.1  安全多方計算
    1.2.2  密碼學
    1.2.3  機器學習
第2章  聯邦學習
  2.1  聯邦學習簡介
    2.1.1  聯邦學習的由來與發展
    2.1.2  聯邦學習與分散式機器學習
    2.1.3  聯邦學習分類
  2.2  聯邦學習主要開源框架
    2.2.1  主要開源項目簡介
    2.2.2  開源框架FATE
    2.2.3  開源框架FederatedScope
    2.2.4  開源框架PaddleFL
  2.3  FATE架構分析
    2.3.1  fate-arch架構模塊
    2.3.2  FATE Flow調度模塊
    2.3.3  FederatedML演算法模塊
    2.3.4  FATE Board可視化模塊
    2.3.5  FATE Serving在線服務模塊
    2.3.6  Docker-Compose與Kubernetes部署
  2.4FATE聯邦特徵工程
    2.4.1  特徵分箱
    2.4.2  特徵歸一化
    2.4.3  特徵篩選
    2.4.4  特徵編碼
  2.5  FATE聯邦機器學習模型
    2.5.1  邏輯回歸
    2.5.2  XGBoost
  2.6  經典案例：使用縱向聯邦學習進行信用評分卡建模
第3章  不經意傳輸
  3.1  OT技術簡介
  3.2  基礎OT及其擴展
    3.2.1  2選1的基礎OT
    3.2.2  2選1的OT擴展——IKNP
    3.2.3  n選1的OT擴展——KK?13?
    3.2.4  ∞選1的OT擴展——KKRT?16?
    3.2.5  C-OT與R-OT
  3.3  OT技術的泛化
    3.3.1  OPRF技術
    3.3.2  OPPRF技術
    3.3.3  不經意多項式計算
    3.3.4  不經意線性函數
  3.4  OT 開源實現
第4章  秘密共享
  4.1  秘密共享基礎協議

    4.1.1  加法秘密共享
    4.1.2  門限秘密共享
    4.1.3  複製秘密共享
    4.1.4  可驗證秘密共享
  4.2  技術架構及主要開源框架
    4.2.1  常見開源秘密共享架構簡介
    4.2.2  開源框架TF Encrypted
    4.2.3  開源框架CrypTen
  4.3  TF Encrypted中的協議實現
    4.3.1  SecureNN協議
    4.3.2  TF Encrypted中SecureNN的實現
    4.3.3  TF Encrypted主要安全運算元
    4.3.4  實例：使用TF Encrypted實現縱向訓練
  4.4  CrypTen協議及實現介紹
    4.4.1  CrypTen協議簡介
    4.4.2  CrypTen主要代碼實現
    4.4.3  CrypTen主要安全運算元
    4.4.4  實例：使用CrypTen訓練縱向卷積神經網路
第5章  混淆電路
  5.1  基於亂碼表的混淆電路
    5.1.1  姚氏混淆電路
    5.1.2  點置換技術Point-and-Permute
    5.1.3  行縮減技術GRR
    5.1.4  「免費」「異或」門Free-XOR
    5.1.5  半門技術Half-Gates
  5.2  基於秘密共享的混淆電路
    5.2.1  GESS協議
    5.2.2  GMW協議
    5.2.3  BGW協議
    5.2.4  BMR協議
  5.3  混合協議
    5.3.1  ABY混合協議框架
    5.3.2  ABY3混合協議框架
    5.3.3  TF Encrypted中的ABY3實現
第6章  面嚮應用的隱私保護技術
  6.1  應用介紹
    6.1.1  隱私集合求交
    6.1.2  隱私信息檢索
  6.2  PSI主要實現方案
    6.2.1  RSA盲簽名
    6.2.2  DH密鑰交換
    6.2.3  混淆布隆過濾器方案
    6.2.4  OPRF方案
    6.2.5  基於OPPRF的Circuit-PSI
  6.3  PIR主要方案
    6.3.1  OT方案
    6.3.2  全同態加密方案XPIR
    6.3.3  全同態加密方案SealPIR
    6.3.4  FrodoPIR
第7章  隱私保護的安全聯合分析

  7.1  安全聯合分析概述
  7.2  SMCQL
    7.2.1  SMCQL原理簡介
    7.2.2  架構及主要實現分析
    7.2.3  SMCQL的安裝
    7.2.4  醫療聯合分析案例
  7.3  Conclave
    7.3.1  Conclave原理簡介
    7.3.2  架構主要實現及分析
    7.3.3  Conclave的安裝
    7.3.4  JIFF作為後端的MPC框架運行
    7.3.5  Obliv-C作為後端的MPC框架運行
參考文獻

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