包郵數據隱私與數據治理概念與技術

作者：孟小峰

出版社：機械工業出版社出版時間：2023-07-01

開本： 32開 頁數： 392

本類榜單：計算機/網絡銷量榜

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版權信息
本書特色
內容簡介
目錄

數據隱私與數據治理概念與技術版權信息

ISBN：9787111728184
條形碼：9787111728184 ; 978-7-111-72818-4
裝幀：精裝
冊數：暫無
重量：暫無
所屬分類：
計算機/網絡
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數據庫
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數據庫理論

數據隱私與數據治理概念與技術本書特色

本書以《中華人民共和國數據安全法》和《中華人民共和國個人信息保護法》為背景，旨在從概念和技術的角度對數據隱私與數據治理進行系統概述。**篇從歷史與系統的角度介紹數據隱私與數據治理的基礎，第二到四篇分別側重大規模數據收集、機器學習，以及數據治理中的隱私問題，介紹其相應的技術基礎，總結當下的關鍵問題與技術方案。本書從全新的數據生態的角度介紹數據隱私與數據治理，在內容介紹上，以技術與算法的講解為主，輔以案例，詳略得當。本書既可以供技術人員查閱，亦可以供感興趣的普通用戶閱讀，建立對數據隱私與數據治理的基本認識，培養數據素養。

數據隱私與數據治理概念與技術內容簡介

本書以《中華人民共和國數據安全法》和《中華人民共和國個人信息保護法》為背景，旨在從概念和技術的角度對數據隱私與數據治理進行系統概述。首篇從歷史與系統的角度介紹數據隱私與數據治理的基礎，后三篇分別側重大規模數據收集、機器學習，以及數據治理中的隱私問題，介紹其相應的技術基礎，總結當下的關鍵問題與技術方案。本書從全新的數據生態的角度介紹數據隱私與數據治理，在內容介紹上，以技術與算法的講解為主，輔以案例，詳略得當。

數據隱私與數據治理概念與技術目錄

前言
**篇基礎知識
第1章緒論2
11數據隱私的產生2
111社會發展視角下的隱私3
112數據發展視角下的隱私6
12數據隱私技術7
121模糊技術7
122擾動技術8
123加密技術9
124混合隱私技術10
125分布式計算框架11
126區塊鏈技術12
127技術的比較12
13數據隱私面臨的挑戰13
131大數據隱私挑戰13
132人工智能隱私挑戰15
133數據治理挑戰16
14小結18
參考文獻19
第2章數據隱私的概念21
21引言21
22數據隱私的定義與特征22
221數據隱私的定義22
222數據隱私的基本特征22
223數據隱私和信息安全的區別22
23數據隱私的分類24
231數據隱私的構成要素24
232顯式隱私與隱式隱私24
233數據隱私保護場景26
24數據隱私的框架29
241隱私風險監測31
242隱私風險評估31
243隱私主動管理32
244隱私溯源問責32
245法律法規保障33
25小結34
參考文獻34
第3章數據治理的概念36
31引言36
32數據治理的體系38
33數據治理的法律法規39
34數據治理的實踐42
35小結43
參考文獻43
第二篇大數據隱私保護技術
第4章差分隱私方法46
41基礎知識46
411基本定義47
412基礎性質48
413常用擾動機制50
414應用場景53
42面向數據發布的隱私保護53
421直方圖數據發布54
422劃分發布58
43面向數據分析的隱私保護61
431分類分析61
432頻繁模式挖掘62
433回歸分析63
44小結65
參考文獻65
第5章本地化差分隱私方法68
51基礎知識69
511基本定義69
512基礎性質70
513常用擾動機制71
514應用場景72
52基于簡單數據集的隱私保護74
521頻率統計74
522均值統計75
53基于復雜數據集的隱私保護77
531鍵值對數據的收集與發布78
532圖數據的收集與發布81
533時序數據的收集與發布84
54小結86
參考文獻87
第6章差分隱私與實用性89
61引言90
62隱私放大理論與方法91
621基于二次采樣的隱私放大方法91
622基于混洗的隱私放大方法93
623其他隱私放大方法95
63差分隱私與密碼學方法的結合95
631密碼學方法改進差分隱私效用95
632差分隱私改進密碼學協議效率100
64一種隱私實用化框架103
641ESA框架與定義103
642ESA中的隱私放大107
643混洗差分隱私方法108
65小結111
參考文獻111
第三篇人工智能隱私保護技術
第7章機器學習中的隱私保護116
71引言117
72機器學習的隱私保護119
721同態加密119
722差分隱私119
73統計學習的隱私保護120
74深度學習的隱私保護124
741隱私算法設計124
742隱私風險分析125
75小結127
參考文獻127
第8章聯邦學習中的隱私保護129
81引言129
82隱私保護的聯邦學習架構133
83基于差分隱私的聯邦學習135
84基于安全聚合的聯邦學習136
85個性化隱私保護與聯邦學習138
851個性化隱私保護139
852個性化隱私保護的聯邦學習141
86小結142
參考文獻142
第四篇數據生態與數據治理
第9章數據要素市場146
91引言146
92數據交易148
921免費交易框架148
922付費交易框架149
923模型交易框架150
93數據流通152
94小結154
參考文獻154
第10章數據壟斷155
101引言155
102數據壟斷現狀157
1021定義與概念157
1022總體狀況158
1023詳情分析159
103數據壟斷的成因與危害160
1031壟斷成因160
1032壟斷危害161
104數據壟斷治理模式162
1041局部模式162
1042中介模式163
1043全局模式164
105小結165
參考文獻165
第11章數據公平166
111引言166
112對公平的理解167
113公平計算方法168
1131蛋糕分割問題168
1132價格歧視問題169
1133算法偏見問題170
1134數據偏見問題171
114小結172
參考文獻172
第12章數據透明174
121引言174
122數據透明的概念175
123數據透明框架176
124基于區塊鏈的數據透明方案178
1241數據獲取與共享透明179
1242數據云存儲服務透明181
1243數據決策透明183
125小結184

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