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题名/责任者:

隐私计算:开源架构实战/花京华编著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-111-73414-7/CNY89.00

载体形态项:

10,210页;26cm

并列正题名:

Privacy computing:open source architecture in practice

其它题名:

开源架构实战

丛编项:

网络空间安全技术丛书

个人责任者:

花京华 编著

学科主题:

计算机网络-网络安全

中图法分类号:

TP393.08

一般附注:

机工IT

责任者附注:

花京华，浙江工业大学硕士，杭州某数据安全公司高级专家，在隐私计算、机器学习、人工智能（自然语言处理）、大数据等方面有近十年实践经验，并在相关领域拥有十余个专利。曾获得FATE社区一级贡献者、年度贡献之星等多个荣誉，为多个隐私计算开源社区做出贡献。

提要文摘附注:

本书介绍联邦学习和安全多方计算两种技术路线，在讲解理论知识的基础上结合开源架构进行代码分析、安装和运行。第1章介绍隐私计算所需基础理论知识；第2章根据联邦学习建模流程结合开源框架FATE进行介绍；第3-5章介绍安全多方计算，包括不经意传输、秘密共享和混淆电路；第6章介绍具有特定功能的隐私计算协议，包括隐私集合求交和隐私信息检索；第7章介绍隐私保护的安全联合分析，分别介绍了SMCQL和Conclave两个框架，涉及联合分析过程的SQL计划优化和明密文混合运行。

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