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题名/责任者:

隐私计算/陈凯, 杨强著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2022.02

ISBN及定价:

978-7-121-42641-4/CNY118.00

载体形态项:

XVIII, 238页:彩图;24cm

并列正题名:

Privacy-preserving computing

丛编项:

人工智能前沿技术丛书

个人责任者:

陈凯 著

个人责任者:

杨强 著

学科主题:

计算机网络-网络安全

中图法分类号:

TP393.08

一般附注:

博文视点

责任者附注:

陈凯, 香港科技大学计算机科学与工程系副教授, 博士生导师。杨强, 加拿大工程院及加拿大皇家科学院两院院士, 微众银行首席人工智能官。

书目附注:

有书目 (第215-232页)

提要文摘附注:

本书共有11章, 按层次划分为三部分。第一部分全面系统地阐述隐私加密计算技术, 包括秘密共享、同态加密、不经意传输和混淆电路。第二部分介绍隐私保护计算技术, 包括差分隐私、可信执行环境和联邦学习。第三部分介绍基于隐私计算技术构建的隐私计算平台和实践案例, 隐私计算平台主要包括面向联邦学习的FATE平台和加密数据库的CryptDB系统等五个平台, 以及隐私计算平台的效率问题和常见的加速策略 ; 实践案例部分主要介绍包括金融营销与风控、广告计费、广告推荐、数据查询、医疗、语音识别及政务等领域的应用案例。此外, 本书还展望了隐私计算未来的研究和落地方向。在附录中介绍了当前最新的中国数据保护法律概况。

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