ISBN/价格: | 978-7-121-42641-4:CNY118.00 |
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作品语种: | chi |
出版国别: | CN 110000 |
题名责任者项: | 隐私计算/.陈凯,杨强著 |
出版发行项: | 北京:,电子工业出版社:,2022 |
载体形态项: | 18,238页:;+24cm |
丛编项: | 人工智能前沿技术丛书 |
提要文摘: | 本书讲解了隐私计算的基础技术和实践案例,全书共有11章,按层次划分为三部分。第一部分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。 |
并列题名: | Privacy-preserving computing eng |
题名主题: | 计算机网络 安全技术 |
中图分类: | TP393 |
个人名称等同: | 陈凯 著 |
个人名称等同: | 杨强 (教授) 著 |
记录来源: | CN TSG 20230208 |