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题名/责任者:

隐私计算/陈凯，杨强著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-121-42641-4/CNY118.00

载体形态项:

18,238页;24cm

并列正题名:

Privacy-preserving computing

丛编项:

人工智能前沿技术丛书

个人责任者:

陈凯 著

个人责任者:

杨强 (教授) 著

学科主题:

计算机网络-安全技术

中图法分类号:

TP393.08

提要文摘附注:

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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