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數(shù)據(jù)隱私與數(shù)據(jù)治理:概念與技術

數(shù)據(jù)隱私與數(shù)據(jù)治理:概念與技術

定 價:¥89.00

作 者: 孟小峰 等編著
出版社: 機械工業(yè)出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787111728184 出版時間: 2023-08-01 包裝: 精裝
開本: 16開 頁數(shù): 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書以《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》和《中華人民共和國個人信息保護法》為背景,旨在從概念和技術的角度對數(shù)據(jù)隱私與數(shù)據(jù)治理進行系統(tǒng)概述。首篇從歷史與系統(tǒng)的角度介紹數(shù)據(jù)隱私與數(shù)據(jù)治理的基礎,后三篇分別側重大規(guī)模數(shù)據(jù)收集、機器學習,以及數(shù)據(jù)治理中的隱私問題,介紹其相應的技術基礎,總結當下的關鍵問題與技術方案。本書從全新的數(shù)據(jù)生態(tài)的角度介紹數(shù)據(jù)隱私與數(shù)據(jù)治理,在內(nèi)容介紹上,以技術與算法的講解為主,輔以案例,詳略得當。

作者簡介

暫缺《數(shù)據(jù)隱私與數(shù)據(jù)治理:概念與技術》作者簡介

圖書目錄

前言
第一篇基礎知識
第1章緒論2
11數(shù)據(jù)隱私的產(chǎn)生2
111社會發(fā)展視角下的隱私3
112數(shù)據(jù)發(fā)展視角下的隱私6
12數(shù)據(jù)隱私技術7
121模糊技術7
122擾動技術8
123加密技術9
124混合隱私技術10
125分布式計算框架11
126區(qū)塊鏈技術12
127技術的比較12
13數(shù)據(jù)隱私面臨的挑戰(zhàn)13
131大數(shù)據(jù)隱私挑戰(zhàn)13
132人工智能隱私挑戰(zhàn)15
133數(shù)據(jù)治理挑戰(zhàn)16
14小結18
參考文獻19
第2章數(shù)據(jù)隱私的概念21
21引言21
22數(shù)據(jù)隱私的定義與特征22
221數(shù)據(jù)隱私的定義22
222數(shù)據(jù)隱私的基本特征22
223數(shù)據(jù)隱私和信息安全的區(qū)別22
23數(shù)據(jù)隱私的分類24
231數(shù)據(jù)隱私的構成要素24
232顯式隱私與隱式隱私24
233數(shù)據(jù)隱私保護場景26
24數(shù)據(jù)隱私的框架29
241隱私風險監(jiān)測31
242隱私風險評估31
243隱私主動管理32
244隱私溯源問責32
245法律法規(guī)保障33
25小結34
參考文獻34
第3章數(shù)據(jù)治理的概念36
31引言36
32數(shù)據(jù)治理的體系38
33數(shù)據(jù)治理的法律法規(guī)39
34數(shù)據(jù)治理的實踐42
35小結43
參考文獻43
第二篇大數(shù)據(jù)隱私保護技術
第4章差分隱私方法46
41基礎知識46
411基本定義47
412基礎性質(zhì)48
413常用擾動機制50
414應用場景53
42面向數(shù)據(jù)發(fā)布的隱私保護53
421直方圖數(shù)據(jù)發(fā)布54
422劃分發(fā)布58
43面向數(shù)據(jù)分析的隱私保護61
431分類分析61
432頻繁模式挖掘62
433回歸分析63
44小結65
參考文獻65
第5章本地化差分隱私方法68
51基礎知識69
511基本定義69
512基礎性質(zhì)70
513常用擾動機制71
514應用場景72
52基于簡單數(shù)據(jù)集的隱私保護74
521頻率統(tǒng)計74
522均值統(tǒng)計75
53基于復雜數(shù)據(jù)集的隱私保護77
531鍵值對數(shù)據(jù)的收集與發(fā)布78
532圖數(shù)據(jù)的收集與發(fā)布81
533時序數(shù)據(jù)的收集與發(fā)布84
54小結86
參考文獻87
第6章差分隱私與實用性89
61引言90
62隱私放大理論與方法91
621基于二次采樣的隱私放大方法91
622基于混洗的隱私放大方法93
623其他隱私放大方法95
63差分隱私與密碼學方法的結合95
631密碼學方法改進差分隱私效用95
632差分隱私改進密碼學協(xié)議效率100
64一種隱私實用化框架103
641ESA框架與定義103
642ESA中的隱私放大107
643混洗差分隱私方法108
65小結111
參考文獻111
第三篇人工智能隱私保護技術
第7章機器學習中的隱私保護116
71引言117
72機器學習的隱私保護119
721同態(tài)加密119
722差分隱私119
73統(tǒng)計學習的隱私保護120
74深度學習的隱私保護124
741隱私算法設計124
742隱私風險分析125
75小結127
參考文獻127
第8章聯(lián)邦學習中的隱私保護129
81引言129
82隱私保護的聯(lián)邦學習架構133
83基于差分隱私的聯(lián)邦學習135
84基于安全聚合的聯(lián)邦學習136
85個性化隱私保護與聯(lián)邦學習138
851個性化隱私保護139
852個性化隱私保護的聯(lián)邦學習141
86小結142
參考文獻142
第四篇數(shù)據(jù)生態(tài)與數(shù)據(jù)治理
第9章數(shù)據(jù)要素市場146
91引言146
92數(shù)據(jù)交易148
921免費交易框架148
922付費交易框架149
923模型交易框架150
93數(shù)據(jù)流通152
94小結154
參考文獻154
第10章數(shù)據(jù)壟斷155
101引言155
102數(shù)據(jù)壟斷現(xiàn)狀157
1021定義與概念157
1022總體狀況158
1023詳情分析159
103數(shù)據(jù)壟斷的成因與危害160
1031壟斷成因160
1032壟斷危害161
104數(shù)據(jù)壟斷治理模式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小結165
參考文獻165
第11章數(shù)據(jù)公平166
111引言166
112對公平的理解167
113公平計算方法168
1131蛋糕分割問題168
1132價格歧視問題169
1133算法偏見問題170
1134數(shù)據(jù)偏見問題171
114小結172
參考文獻172
第12章數(shù)據(jù)透明174
121引言174
122數(shù)據(jù)透明的概念175
123數(shù)據(jù)透明框架176
124基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)透明方案178
1241數(shù)據(jù)獲取與共享透明179
1242數(shù)據(jù)云存儲服務透明181
1243數(shù)據(jù)決策透明183
125小結184<>

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