数据隐私与数据治理：概念与技术

图书标准信息

• 作者 孟小峰 编著
• 出版社 机械工业出版社
• 出版时间 2023-08
• 版次 1
• ISBN 9787111728184
• 定价 89.00元
• 装帧 精装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 196页
• 字数 222千字

【内容简介】

本书以《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》为背景，旨在从概念和技术的角度对数据隐私与数据治理进行系统概述。首篇从历史与系统的角度介绍数据隐私与数据治理的基础，后三篇分别侧重大规模数据收集、机器学习，以及数据治理中的隐私问题，介绍其相应的技术基础，总结当下的关键问题与技术方案。本书从全新的数据生态的角度介绍数据隐私与数据治理，在内容介绍上，以技术与算法的讲解为主，辅以案例，详略得当。

【目录】

前言

第一篇基础知识

第1章绪论2

11数据隐私的产生2

111社会发展视角下的隐私3

112数据发展视角下的隐私6

12数据隐私技术7

121模糊技术7

122扰动技术8

123加密技术9

124混合隐私技术10

125分布式计算框架11

126区块链技术12

127技术的比较12

13数据隐私面临的挑战13

131大数据隐私挑战13

132人工智能隐私挑战15

133数据治理挑战16

14小结18

参考文献19

第2章数据隐私的概念21

21引言21

22数据隐私的定义与特征22

221数据隐私的定义22

222数据隐私的基本特征22

223数据隐私和信息安全的区别22

23数据隐私的分类24

231数据隐私的构成要素24

232显式隐私与隐式隐私24

233数据隐私保护场景26

24数据隐私的框架29

241隐私风险监测31

242隐私风险评估31

243隐私主动管理32

244隐私溯源问责32

245法律法规保障33

25小结34

参考文献34

第3章数据治理的概念36

31引言36

32数据治理的体系38

33数据治理的法律法规39

34数据治理的实践42

35小结43

参考文献43

第二篇大数据隐私保护技术

第4章差分隐私方法46

41基础知识46

411基本定义47

412基础性质48

413常用扰动机制50

414应用场景53

42面向数据发布的隐私保护53

421直方图数据发布54

422划分发布58

43面向数据分析的隐私保护61

431分类分析61

432频繁模式挖掘62

433回归分析63

44小结65

参考文献65

第5章本地化差分隐私方法68

51基础知识69

511基本定义69

512基础性质70

513常用扰动机制71

514应用场景72

52基于简单数据集的隐私保护74

521频率统计74

522均值统计75

53基于复杂数据集的隐私保护77

531键值对数据的收集与发布78

532图数据的收集与发布81

533时序数据的收集与发布84

54小结86

参考文献87

第6章差分隐私与实用性89

61引言90

62隐私放大理论与方法91

621基于二次采样的隐私放大方法91

622基于混洗的隐私放大方法93

623其他隐私放大方法95

63差分隐私与密码学方法的结合95

631密码学方法改进差分隐私效用95

632差分隐私改进密码学协议效率100

64一种隐私实用化框架103

641ESA框架与定义103

642ESA中的隐私放大107

643混洗差分隐私方法108

65小结111

参考文献111

第三篇人工智能隐私保护技术

第7章机器学习中的隐私保护116

71引言117

72机器学习的隐私保护119

721同态加密119

722差分隐私119

73统计学习的隐私保护120

74深度学习的隐私保护124

741隐私算法设计124

742隐私风险分析125

75小结127

参考文献127

第8章联邦学习中的隐私保护129

81引言129

82隐私保护的联邦学习架构133

83基于差分隐私的联邦学习135

84基于安全聚合的联邦学习136

85个性化隐私保护与联邦学习138

851个性化隐私保护139

852个性化隐私保护的联邦学习141

86小结142

参考文献142

第四篇数据生态与数据治理

第9章数据要素市场146

91引言146

92数据交易148

921免费交易框架148

922付费交易框架149

923模型交易框架150

93数据流通152

94小结154

参考文献154

第10章数据垄断155

101引言155

102数据垄断现状157

1021定义与概念157

1022总体状况158

1023详情分析159

103数据垄断的成因与危害160

1031垄断成因160

1032垄断危害161

104数据垄断治理模式162

1041局部模式162

1042中介模式163

1043全局模式164

105小结165

参考文献165

第11章数据公平166

111引言166

112对公平的理解167

113公平计算方法168

1131蛋糕分割问题168

1132价格歧视问题169

1133算法偏见问题170

1134数据偏见问题171

114小结172

参考文献172

第12章数据透明174

121引言174

122数据透明的概念175

123数据透明框架176

124基于区块链的数据透明方案178

1241数据获取与共享透明179

1242数据云存储服务透明181

1243数据决策透明183

125小结184