书目信息 |
| 题名： |
隐私计算
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| 作者： | 杨强 ， 陈凯 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 电子工业出版社 2022 |
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| 页数： | 18,238页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | 人工智能前沿技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP393.08 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 计算机网络--安全技术 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-121-42641-4 | |
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| 225 | 1 | @a人工智能前沿技术丛书 |
| 330 | @a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。 | |
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| 隐私计算=Privacy-preserving computing/陈凯，杨强著.-北京：电子工业出版社，2022 |
| 18,238页；24cm.-(人工智能前沿技术丛书) |
| ISBN 978-7-121-42641-4：CNY118.00 |
| 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。 |
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正题名：隐私计算
索取号：TP393.08/213
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