隱私計算：開源架構(gòu)實戰(zhàn)

定　價：￥89.00

作　者：	花京華
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111734147	出版時間：	2023-10-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數(shù)：		字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　隱私計算是指在保護數(shù)據(jù)本身不對外泄露的前提下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享、分析、計算、建模的技術(shù)集合，以達到對數(shù)據(jù)“可用、不可見”的目的。隱私計算涉及多個學科和技術(shù)體系，從實現(xiàn)所使用的技術(shù)上看，包含三個主要技術(shù)路線：聯(lián)邦學習、安全多方計算和可信執(zhí)行環(huán)境。本書主要介紹聯(lián)邦學習和安全多方計算兩種技術(shù)路線，在講解理論知識的基礎(chǔ)上結(jié)合開源架構(gòu)進行代碼分析、安裝和運行。第1章介紹隱私計算所需基礎(chǔ)理論知識；第2章根據(jù)聯(lián)邦學習建模流程結(jié)合開源框架FATE進行介紹；第3～5章介紹安全多方計算，包括不經(jīng)意傳輸、秘密共享和混淆電路；第6章介紹具有特定功能的隱私計算協(xié)議，包括隱私集合求交和隱私信息檢索；第7章介紹隱私保護的安全聯(lián)合分析，分別介紹了SMCQL和Conclave兩個框架，主要涉及聯(lián)合分析過程的SQL計劃優(yōu)化和明密文混合運行。本書提供關(guān)聯(lián)的開源架構(gòu)源代碼，獲取方式見封底。本書適合隱私計算入門從業(yè)者，以及需要快速搭建隱私計算產(chǎn)品的研發(fā)人員閱讀學習。

作者簡介

　　花京華，浙江工業(yè)大學碩士，杭州某數(shù)據(jù)安全公司高級專家，在隱私計算、機器學習、人工智能（自然語言處理）、大數(shù)據(jù)等方面有近十年實踐經(jīng)驗，并在相關(guān)領(lǐng)域擁有十余個專利。曾獲得FATE社區(qū)一級貢獻者、年度貢獻之星等多個榮譽，為多個隱私計算開源社區(qū)做出貢獻。

圖書目錄

出版說明
前言
第1章隱私計算概述/
1.1隱私計算的定義與分類/
1.2隱私計算技術(shù)理論基礎(chǔ)/
1.2.1安全多方計算/
1.2.2密碼學/
1.2.3機器學習/
第2章聯(lián)邦學習/
2.1聯(lián)邦學習簡介/
2.1.1聯(lián)邦學習的由來與發(fā)展/
2.1.2聯(lián)邦學習與分布式機器學習/
2.1.3聯(lián)邦學習分類/
2.2聯(lián)邦學習主要開源框架/
2.2.1主要開源項目簡介/
2.2.2開源框架FATE/
2.2.3開源框架FederatedScope/
2.2.4開源框架PaddleFL/
2.3FATE架構(gòu)分析/
2.3.1fate-arch 架構(gòu)模塊/
2.3.2FATE Flow調(diào)度模塊/
2.3.3FederatedML算法模塊/
2.3.4FATE Board可視化模塊/
2.3.5FATE Serving在線服務(wù)模塊/
2.3.6Docker-Compose與Kubernetes部署/
2.4FATE聯(lián)邦特征工程/2.4.1特征分箱/
2.4.2特征歸一化/
2.4.3特征篩選/
2.4.4特征編碼/
2.5FATE聯(lián)邦機器學習模型/
2.5.1邏輯回歸/
2.5.2XGBoost/
2.6經(jīng)典案例：使用縱向聯(lián)邦學習進行信用評分卡建模/
第3章不經(jīng)意傳輸/
3.1OT技術(shù)簡介/
3.2基礎(chǔ)OT及其擴展/
3.2.12選1的基礎(chǔ)OT/
3.2.22選1的OT擴展——IKNP/
3.2.3n選1的OT擴展——KK［13］/
3.2.4∞選1的OT擴展——KKRT［16］/
3.2.5C-OT與R-OT/
3.3OT技術(shù)的泛化/
3.3.1OPRF技術(shù)/
3.3.2OPPRF技術(shù)/
3.3.3不經(jīng)意多項式計算/
3.3.4不經(jīng)意線性函數(shù)/
3.4OT 開源實現(xiàn)/
第4章秘密共享/
4.1秘密共享基礎(chǔ)協(xié)議/
4.1.1加法秘密共享/
4.1.2門限秘密共享/
4.1.3復制秘密共享/
4.1.4可驗證秘密共享/
4.2技術(shù)架構(gòu)及主要開源框架/
4.2.1常見開源秘密共享架構(gòu)簡介/
4.2.2開源框架TF Encrypted/
4.2.3開源框架CrypTen/
4.3TF Encrypted中的協(xié)議實現(xiàn)/
4.3.1SecureNN協(xié)議/
4.3.2TF Encrypted中SecureNN的實現(xiàn)/4.3.3TF Encrypted主要安全算子/
4.3.4實例：使用TF Encrypted實現(xiàn)縱向訓練/
4.4CrypTen協(xié)議及實現(xiàn)介紹/
4.4.1CrypTen協(xié)議簡介/
4.4.2CrypTen主要代碼實現(xiàn)/
4.4.3CrypTen主要安全算子/
4.4.4實例：使用CrypTen訓練縱向卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/
第5章混淆電路/
5.1基于亂碼表的混淆電路/
5.1.1姚氏混淆電路/
5.1.2點置換技術(shù)Point-and-Permute/
5.1.3行縮減技術(shù)GRR/
5.1.4“免費”“異或”門Free-XOR/
5.1.5半門技術(shù) Half-Gates/
5.2基于秘密共享的混淆電路/
5.2.1GESS協(xié)議/
5.2.2GMW協(xié)議/
5.2.3BGW協(xié)議/
5.2.4BMR協(xié)議/
5.3混合協(xié)議/
5.3.1ABY混合協(xié)議框架/
5.3.2ABY3混合協(xié)議框架/
5.3.3TF Encrypted中的ABY3實現(xiàn)/
第6章面向應(yīng)用的隱私保護技術(shù)/
6.1應(yīng)用介紹/
6.1.1隱私集合求交/
6.1.2隱私信息檢索/
6.2PSI主要實現(xiàn)方案/
6.2.1RSA盲簽名/
6.2.2DH密鑰交換/
6.2.3混淆布隆過濾器方案/
6.2.4OPRF方案/
6.2.5基于OPPRF的Circuit-PSI/
6.3PIR主要方案/
6.3.1OT方案/6.3.2全同態(tài)加密方案XPIR/
6.3.3全同態(tài)加密方案SealPIR/
6.3.4FrodoPIR/
第7章隱私保護的安全聯(lián)合分析/
7.1安全聯(lián)合分析概述/
7.2SMCQL/
7.2.1SMCQL原理簡介/
7.2.2架構(gòu)及主要實現(xiàn)分析/
7.2.3SMCQL的安裝/
7.2.4醫(yī)療聯(lián)合分析案例/
7.3Conclave/
7.3.1Conclave原理簡介/
7.3.2架構(gòu)主要實現(xiàn)及分析/
7.3.3Conclave的安裝/
7.3.4JIFF作為后端的MPC框架運行/
7.3.5Obliv-C作為后端的MPC框架運行/
參考文獻/