文献类型:专著 浏览次数:3
  • 题名:动手学差分隐私
  • 责任者:(美)约瑟夫·P. 尼尔(Joseph P. Near),(美)希肯·亚比雅(Chike Abuah)著
  • 出版社机械工业出版社
  • 出版年:2024
  • ISBN:978-7-111-74131-2
  • 定价:79.00
  • 载体形态项:136页 24cm
  • 个人责任者:尼尔著、亚比雅著、刘巍然译、李双译
  • 学科主题:隐私权
  • 中图法分类号:TP311.13
  • 提要文摘附注:本书是一本面向程序员的差分隐私书籍,主要介绍数据隐私保护领域所面临的挑战,描述为解决这些挑战而提出的技术,并帮助读者理解如何实现其中一部分技术。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,介绍差分隐私如何从数学和技术角度提供隐私保护能力。
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