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题名/责任者:

隐私保护机器学习/(美)张致恩(J.MorrisChang)，庄镝，(斯里)杜明杜·萨马拉维拉(DuminduSamaraweera)著 马学彬译

出版发行项:

南京:东南大学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-5766-0945-5/CNY118.00

载体形态项:

289页:图;24cm

并列正题名:

Privacy-preserving machine learning

丛编项:

网络空间安全译丛

个人责任者:

(美) 张致恩 (Chang, J.Morris) 著

个人责任者:

庄镝 著

个人责任者:

萨马拉维拉 (斯里) (Samaraweera, Dumindu) 著

个人次要责任者:

马学彬 译

学科主题:

数据处理-安全技术

中图法分类号:

TP274

版本附注:

由Manning Publications Co.授权出版

相关题名附注:

封面英文题名：Privacy-preserving machine learning

提要文摘附注:

机器学习应用需要大量的数据，因此有必要保护这些数据集中敏感信息的隐私和安全。从数据收集和导入到模型开发和部署，隐私保护发生在机器学习过程中的每个环节。这本实用的书将讲授确保数据管道端到端安全所需的技能。本书通过面部识别、云数据存储等真实世界中的用例来探讨隐私保护技术。你将了解到现在就可以部署的切实有效的实施方法、未来的隐私挑战以及如何调整现有技术以满足你的需求。你所学到的新技能将会在最后一章用来建立一个完整的安全数据平台项目。

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