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- 010 __ |a 978-7-111-74131-2 |d CNY79.00
- 099 __ |a CAL 012024010425
- 100 __ |a 20240117d2024 em y0chiy50 ea
- 200 1_ |a 动手学差分隐私 |A dong shou xue cha fen yin si |f (美) 约瑟夫·P. 尼尔, 希肯·亚比雅著 |d = Programming differential privacy |f Joseph P. Near, Chiké Abuah |g 刘巍然, 李双译 |z eng
- 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2024
- 215 __ |a 136页 |c 图 |d 24cm
- 225 2_ |a 网络空间安全技术丛书 |A wang lao kong jian an quan ji shu cong shu
- 306 __ |a 本书中文简体字版由Joseph P. Near and Chike Abuah授权机械工业出版社独家出版
- 314 __ |a 约瑟夫·P. 尼尔(Joseph P. Near)，佛蒙特大学计算机科学系助理教授。他的研究兴趣包括数据隐私、计算机安全和编程语言。
- 314 __ |a 希肯·亚比雅(Chiké Abuah)，计算机科学家，研究方向为数据隐私、网络安全和自动推理。他在佛蒙特大学获得计算机科学博士学位。目前，他致力于研究和实现编程语言和分析工具，帮助程序员构建可靠的软件。
- 314 __ |a 刘巍然，阿里巴巴集团高级安全专家，北京航空航天大学通信与信息系统博士，知乎密码学领域优秀回答者。现从事差分隐私、安全多方计算、高级密码学技术等数据安全与隐私保护技术的研究和实现工作，是隐私计算开源算法库mpc4j的负责人与核心开发人员。
- 314 __ |a 李双，阿里巴巴集团联邦学习开发工程师，电子科技大学网络空间安全硕士。现从事联邦学习、差分隐私深度学习等数据安全与隐私保护技术相关的工程开发工作。
- 320 __ |a 有书目 (第135-136页)
- 330 __ |a 本书主要介绍数据隐私保护领域所面临的挑战，以及为解决这些挑战而提出的技术，并帮助读者理解如何实现这些技术。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。
- 410 _0 |1 2001 |a 网络空间安全技术丛书
- 500 10 |a Programming differential privacy |m Chinese
- 606 0_ |a 隐私权 |A yin si quan |x 数据采掘 |x 数据保护 |x 研究
- 701 _1 |a 尼尔 |A ni er |g (Near, Joseph P.) |4 著
- 701 _1 |a 亚比雅 |A ya bi ya |g (Abuah, Chiké) |4 著
- 702 _0 |a 刘巍然 |A liu wei ran |4 译
- 702 _0 |a 李双 |A li shuang |4 译