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• 200 1_ |a 隐私计算 |d Privacy-preserving computing |f 陈凯，杨强著 |z eng |A yin si ji suan

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2022

• 215 __ |a 18,238页 |c 图 |d 24cm

• 225 1_ |a 人工智能前沿技术丛书

• 330 __ |a 本书讲解了隐私计算的基础技术和实践案例，全书共有11章，按层次划分为三部分。第一部分阐述隐私加密计算技术，包括秘密共享、同态加密、不经意传输和混淆电路。第二部分介绍隐私保护计算技术，包括差分隐私、可信执行环境和联邦学习。第三部分介绍基于隐私计算技术构建的隐私计算平台和实践案例，隐私计算平台主要包括面向联邦学习的FATE平台和加密数据库的CryptDB系统等五个平台，以及隐私计算平台的效率问题和常见的加速策略；实践案例部分主要介绍包括金融营销与风控、广告计费、广告推荐、数据查询、医疗、语音识别及政务等领域的应用案例。此外，本书还展望了隐私计算未来的研究和落地方向。

• 510 1_ |a Privacy-preserving computing |z eng

• 606 0_ |a 计算机网络 |x 安全技术

• 690 __ |a TP393.08 |v 5

• 701 _0 |a 陈凯 |c (人工智能) |4 著 |A chen kai

• 701 _0 |a 杨强 |f (1961~) |4 著 |A yang qiang

• 801 _0 |a CN |b WFKJXY |c 20221120

• 905 __ |a WFKJXY |d TP393.08/286

• 920 __ |a 4370400 |z 1