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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,2023.10

ISBN及定价:

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

载体形态项:

x, 210页:图;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

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。

书目附注:

有书目 (第209-210页)

提要文摘附注:

本书主要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, 主要涉及联合分析过程的SQL计划优化和明密文混合运行。

使用对象附注:

本书适合隐私计算入门从业者, 以及需要快速搭建隐私计算产品的研发人员阅读学习

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