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動手學差分隱私/網路空間安全技術叢書

  • 作者：(美)約瑟夫·P.尼爾//希肯·亞比雅|責編:曲熠|譯者:劉巍然//李雙
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111741312
  • 出版日期：2024/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：136
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是一本面向程序員的差分隱私書籍，主要介紹數據隱私保護領域所面臨的挑戰，描述為解決這些挑戰而提出的技術，並幫助讀者理解如何實現其中一部分技術。本書前幾章主要介紹去標識化、聚合、k-匿名性等無法抵禦複雜隱私攻擊的常用隱私技術。然後通過差分隱私技術、差分隱私的性質、敏感度、近似差分隱私、局部敏感度、差分隱私變體、指數機制、稀疏向量技術、本地差分隱私和合成數據等內容，詳細介紹差分隱私如何從數學和技術角度提供隱私保護能力。
作者介紹
(美)約瑟夫·P.尼爾//希肯·亞比雅|責編:曲熠|譯者:劉巍然//李雙
目錄
譯者序
第1章  引言
第2章  去標識
  2.1  關聯攻擊
    2.1.1  重標識出Karrie有多難
    2.1.2  Karrie很特別嗎
    2.1.3  可以重標識出多少個個體
  2.2  聚合
    2.2.1  小分組問題
    2.2.2  差分攻擊
  2.3  總結
第3章  k-匿名性
  3.1  驗證k-匿名性
  3.2  泛化數據以滿足k-匿名性
  3.3  引入更多的數據可以減小泛化的影響嗎
  3.4  移除異常值
  3.5  總結
第4章  差分隱私
  4.1  拉普拉斯機制
  4.2  需要多大的雜訊
第5章  差分隱私的性質
  5.1  串列組合性
  5.2  並行組合性
    5.2.1  直方圖
    5.2.2  列聯表
  5.3  后處理性
第6章  敏感度
  6.1  距離
  6.2  計算敏感度
    6.2.1  計數問詢
    6.2.2  求和問詢
    6.2.3  均值問詢
  6.3  裁剪
第7章  近似差分隱私
  7.1  近似差分隱私的性質
  7.2  高斯機制
  7.3  向量值函數及其敏感度
    7.3.1  L1和L2范數
    7.3.2  L1和L2敏感度
    7.3.3  選擇L1還是L2
  7.4  災難機制
  7.5  高級組合性
  7.6  近似差分隱私的高級組合性
第8章  局部敏感度
  8.1  均值問詢的局部敏感度
  8.2  通過局部敏感度實現差分隱私
  8.3  平滑敏感度
  8.4  採樣-聚合框架
第9章  差分隱私變體
  9.1  散度和瑞麗散度

  9.2  瑞麗差分隱私
  9.3  零集中差分隱私
  9.4  不同差分隱私變體的組合性
第10章  指數機制
  10.1  有限集合的指數機制
  10.2  報告雜訊大值
  10.3  將指數機製作為差分隱私的基本機制
第11章  稀疏向量技術
  11.1  高於閾值演算法
  11.2  應用稀疏向量技術
  11.3  返回多個問詢結果
  11.4  應用：範圍問詢
第12章  演算法設計練習
  12.1  需要考慮的問題
  12.2  更普適的採樣-聚合演算法
  12.3  匯總統計
  12.4  頻繁項
  12.5  分層查詢
  12.6  一系列範圍問詢
    12.6.1  第1部分
    12.6.2  第2部分
    12.6.3  第3部分
第13章  機器學習
  13.1  使用scikit-learn實現邏輯回歸
  13.2  模型是什麼
  13.3  使用梯度下降訓練模型
    13.3.1  單步梯度下降
    13.3.2  梯度下降演算法
  13.4  差分隱私梯度下降
    13.4.1  梯度裁剪
    13.4.2  梯度的敏感度
  13.5  雜訊對訓練的影響
第14章  本地差分隱私
  14.1  隨機應答
  14.2  一元編碼
第15章  合成數據
  15.1  合成表示：直方圖
  15.2  增加差分隱私
  15.3  生成列表數據
  15.4  生成更多數據列
  15.5  總結
參考文獻

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