动手学差分隐私

动手学差分隐私

作者:(美)约瑟夫·P. 尼尔(Joseph P. Near),(美)希肯·亚比雅(Chiké Abuah)

出版社:
机械工业出版社
ISBN:
9787111741312
电子出版物发行数量:
1000
版权持有:
机械工业出版社有限公司
电子出版物发行单位:
机械工业出版社有限公司
电子出版物发行网站:
电子出版物发行批次:
1
电子出版物发行时间:
2024-02-27
数字图书定价:
75.05
图书简介

本书是一本面向程序员的差分隐私书籍,主要介绍数据隐私保护领域所面临的挑战,描述为解决这些挑战而提出的技术,并帮助读者理解如何实现其中一部分技术。本书前几章主要介绍去标识化、聚合、k-匿名性等无法抵御复杂隐私攻击的常用隐私技术。然后通过差分隐私技术、差分隐私的性质、敏感度、近似差分隐私、局部敏感度、差分隐私变体、指数机制、稀疏向量技术、本地差分隐私和合成数据等内容,详细介绍差分隐私如何从数学和技术角度提供隐私保护能力。<br />

评分
5.0分
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