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题名/责任者:

隐私保护机器学习/王力, 张秉晟, 陈超超著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-121-41207-3/CNY88.00

载体形态项:

xxiii, 277页:图;24cm

并列正题名:

Privacy preserving machine learning

个人责任者:

王力 著

个人责任者:

张秉晟 著

个人责任者:

陈超超 著

学科主题:

数据处理-安全技术

中图法分类号:

TP274

相关题名附注:

英文并列题名取自封面

责任者附注:

王力, 蚂蚁集团隐私计算算法总监。张秉晟, 浙江大学网络空间安全学院研究员, 博导。陈超超, 蚂蚁集团共享智能部的高级算法专家。

书目附注:

有书目 (第252-277页)

提要文摘附注:

随着社会数字化和信息化的程度越来越高, 数据资源作为一种互联网时代的新能源所表现出的数据流动价值越来越得到人们的重视。在大数据背景下, 机器学习技术正被广泛应用在各个领域, 充分发挥数据的价值。与此同时, 在对数据隐私的担忧声中, 政府开始行动制定数据使用合规法案。传统的机器学习方法受到了制约, 大量的数据因为需要依法保护而无法被联合在一起进行建模, 隐私保护机器学习的概念应运而生。本书将介绍隐私保护机器学习的原理、方法和应用, 主要介绍机器学习和隐私保护技术的基础知识, 并讲解隐私保护机器学习的应用, 包括隐私求交、安全多方计算、线性模型、树模型、神经网络。同时本书还介绍隐私保护机器学习的具体应用场景, 深入讲解其技术原理。

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