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• 200 1_ |a 隐私计算 |A yin si ji suan |e 开源架构实战 |d = Privacy computing |e open source architecture in practice |f 花京华编著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2023.10

• 215 __ |a x, 210页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 网络空间安全技术丛书 |A wang luo kong jian an quan ji shu cong shu

• 314 __ |a 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。

• 320 __ |a 有书目 (第209-210页)

• 330 __ |a 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。

• 333 __ |a 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

• 410 _0 |1 2001 |a 网络空间安全技术丛书

• 510 1_ |a Privacy computing |e open source architecture in practice |z eng

• 517 1_ |a 开源架构实战 |A kai yuan jia gou shi zhan

• 606 0_ |a 计算机网络 |A ji suan ji wang luo |x 网络安全

• 690 __ |a TP393.08 |v 5

• 701 _0 |a 花京华 |A hua jing hua |4 编著

• 801 _0 |a CN |b GDPTC |c 20240921

• 905 __ |a GDPTC |d TP393.08/340