动手学差分隐私
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作者(美) 约瑟夫·P. 尼尔, 希肯·亚比雅著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111741312
出版时间2024-01
装帧平装
开本其他
定价79元
货号4529363
上书时间2024-11-18
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目录
本书是一本面向程序员的差分隐私书籍, 主要介绍数据隐私保护领域所面临的挑战, 以及为解决这些挑战而提出的技术, 并帮助读者理解如何实现这些技术。本书前几章主要介绍去标识化、聚合、k-匿名性等无法抵御复杂隐私攻击的常用隐私技术。然后通过差分隐私技术、差分隐私的性质、敏感度、近似差分隐私、局部敏感度、差分隐私变体、指数机制、稀疏向量技术、本地差分隐私和合成数据等内容, 详细介绍差分隐私如何从数学和技术角度提供隐私保护能力。
内容摘要
本书是一本面向程序员的差分隐私书籍，主要介绍数据隐私保护领域所面临的挑战，描述为解决这些挑战而提出的技术，并帮助读者理解如何实现其中一部分技术。本书前几章主要介绍去标识化、聚合、k-匿名性等无法抵御复杂隐私攻击的常用隐私技术。然后通过差分隐私技术、差分隐私的性质、敏感度、近似差分隐私、局部敏感度、差分隐私变体、指数机制、稀疏向量技术、本地差分隐私和合成数据等内容，详细介绍差分隐私如何从数学和技术角度提供隐私保护能力。<br />
主编推荐
本书是面向程序员的差分隐私书籍，最初由佛蒙特大学作为数据隐私课程的讲义，之后被芝加哥大学、宾夕法尼亚州立大学和莱斯大学选作教学参考书。本书旨在向读者介绍数据隐私保护领域所面临的挑战，描述为解决这些挑战而提出的技术，并帮助读者理解如何实现其中的关键技术。
本书强调动手实践，包含很多示例和很多概念的具体实现，这些示例和实现都是用可以实际运行的程序编写的，并提供开源代码下载。
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