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133千字 字数
2023-04-01 发行日期
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主编推荐语

从全新的数据生态的角度介绍数据隐私与数据治理。

内容简介

本书以《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》为背景，旨在从概念和技术的角度对数据隐私与数据治理进行系统概述。

第一篇从历史与系统的角度介绍数据隐私与数据治理的基础，后三篇分别侧重大规模数据收集、机器学习，以及数据治理中的隐私问题，介绍其相应的技术基础，总结当下的关键问题与技术方案。

本书从全新的数据生态的角度介绍数据隐私与数据治理，在内容介绍上，以技术与算法的讲解为主，辅以案例，详略得当。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 第一篇 基础知识
  • 第1章 绪论
  • 1.1 数据隐私的产生
  • 1.2 数据隐私技术
  • 1.3 数据隐私面临的挑战
  • 1.4 小结
  • 第2章 数据隐私的概念
  • 2.1 引言
  • 2.2 数据隐私的定义与特征
  • 2.3 数据隐私的分类
  • 2.4 数据隐私的框架
  • 2.5 小结
  • 第3章 数据治理的概念
  • 3.1 引言
  • 3.2 数据治理的体系
  • 3.3 数据治理的法律法规
  • 3.4 数据治理的实践
  • 3.5 小结
  • 第二篇 大数据隐私保护技术
  • 第4章 差分隐私方法
  • 4.1 基础知识
  • 4.2 面向数据发布的隐私保护
  • 4.3 面向数据分析的隐私保护
  • 4.4 小结
  • 第5章 本地化差分隐私方法
  • 5.1 基础知识
  • 5.2 基于简单数据集的隐私保护
  • 5.3 基于复杂数据集的隐私保护
  • 5.4 小结
  • 第6章 差分隐私与实用性
  • 6.1 引言
  • 6.2 隐私放大理论与方法
  • 6.3 差分隐私与密码学方法的结合
  • 6.4 一种隐私实用化框架
  • 6.5 小结
  • 第三篇 人工智能隐私保护技术
  • 第7章 机器学习中的隐私保护
  • 7.1 引言
  • 7.2 机器学习的隐私保护
  • 7.3 统计学习的隐私保护
  • 7.4 深度学习的隐私保护
  • 7.5 小结
  • 第8章 联邦学习中的隐私保护
  • 8.1 引言
  • 8.2 隐私保护的联邦学习架构
  • 8.3 基于差分隐私的联邦学习
  • 8.4 基于安全聚合的联邦学习
  • 8.5 个性化隐私保护与联邦学习
  • 8.6 小结
  • 第四篇 数据生态与数据治理
  • 第9章 数据要素市场
  • 9.1 引言
  • 9.2 数据交易
  • 9.3 数据流通
  • 9.4 小结
  • 第10章 数据垄断
  • 10.1 引言
  • 10.2 数据垄断现状
  • 10.3 数据垄断的成因与危害
  • 10.4 数据垄断治理模式
  • 10.5 小结
  • 第11章 数据公平
  • 11.1 引言
  • 11.2 对公平的理解
  • 11.3 公平计算方法
  • 11.4 小结
  • 第12章 数据透明
  • 12.1 引言
  • 12.2 数据透明的概念
  • 12.3 数据透明框架
  • 12.4 基于区块链的数据透明方案
  • 12.5 小结
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出版方

机械工业出版社

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。