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  • 音像数据隐私与数据治理 概念与技术孟小峰 等 编
  • 正版
    • 作者: 孟小峰 等 编著 | 孟小峰 等 编编 | 孟小峰 等 编译 | 孟小峰 等 编绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2023-07-01
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    • 作者: 孟小峰 等 编著| 孟小峰 等 编编| 孟小峰 等 编译| 孟小峰 等 编绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2023-07-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:222000
    • 页数:392
    • 开本:32开
    • ISBN:9787111728184
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:孟小峰 等 编
    • 著:孟小峰 等 编
    • 装帧:精装
    • 印次:1
    • 定价:89.00
    • ISBN:9787111728184
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:32开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2023-07-01
    • 页数:392
    • 外部编号:1203011281
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    前言

    篇基础知识

    章绪论2

    1.1数据隐私的产生2

    1.1.1社会发展视角下的隐私3

    1.1.2数据发展视角下的隐私6

    1.2数据隐私技术7

    1.2.1模糊技术7

    1.2.2扰动技术8

    1..加密技术9

    1.2.4混合隐私技术10

    1.2.5分布式计算框架11

    1.2.6区块链技术12

    1.2.7技术的比较12

    1.3数据隐私面临的挑战13

    1.3.1大数据隐私挑战13

    1.3.2人工智能隐私挑战15

    1.3.3数据治理挑战16

    1.4小结18

    参考文献19

    第2章数据隐私的概念21

    2.1引言21

    2.2数据隐私的定义与特征22

    2.2.1数据隐私的定义22

    2.2.2数据隐私的基本特征22

    2..数据隐私和信息安全的区别22

    .数据隐私的分类24

    ..1数据隐私的构成要素24

    ..2显式隐私与隐式隐私24

    ..数据隐私保护场景26

    2.4数据隐私的框架29

    2.4.1隐私风险监测31

    2.4.2隐私风险评估31

    2.4.3隐私主动管理32

    2.4.4隐私溯源问责32

    2.4.5法律法规保障33

    2.5小结34

    参考文献34

    第3章数据治理的概念36

    3.1引言36

    3.2数据治理的体系38

    3.3数据治理的法律法规39

    3.4数据治理的实践42

    3.5小结43

    参考文献43

    第二篇大数据隐私保护技术

    第4章差分隐私方法46

    4.1基础知识46

    4.1.1基本定义47

    4.1.2基础质4

    4.1.3常用扰动机制50

    4.1.4应用场景53

    4.2面向数据发布的隐私保护53

    4.2.1直方图数据发布54

    4.2.2划分发布58

    4.3面向数据分析的隐私保护61

    4.3.1分类分析61

    4.3.2频繁模式挖掘62

    4.3.3回归分析63

    4.4小结65

    参考文献65

    第5章本地化差分隐私方法68

    5.1基础知识69

    5.1.1基本定义69

    5.1.2基础质70

    5.1.3常用扰动机制71

    5.1.4应用场景72

    5.2基于简单数据集的隐私保护74

    5.2.1频率统计74

    5.2.2均值统计75

    5.3基于复杂数据集的隐私保护77

    5.3.1键值对数据的收集与发布78

    5.3.2图数据的收集与发布81

    5.3.3时序数据的收集与发布84

    5.4小结86

    参考文献87

    第6章差分隐私与实用9

    6.1引言90

    6.2隐私放大理论与方法91

    6.2.1基于二次采样的隐私放大方法91

    6.2.2基于混洗的隐私放大方法93

    6..隐私放大方法95

    6.3差分隐私与密码学方法的结合95

    6.3.1密码学方法改进差分隐私效用95

    6.3.2差分隐私改进密码学协议效率100

    6.4一种隐私实用化框架103

    6.4.1ESA框架与定义103

    6.4.2ESA中的隐私放大107

    6.4.3混洗差分隐私方法108

    6.5小结111

    参考文献111

    第三篇人工智能隐私保护技术

    第7章机器学习中的隐私保护116

    7.1引言117

    7.2机器学习的隐私保护119

    7.2.1同态加密119

    7.2.2差分隐私119

    7.3统计学习的隐私保护120

    7.4深度学习的隐私保护124

    7.4.1隐私算法设计124

    7.4.2隐私风险分析125

    7.5小结127

    参考文献127

    第8章联邦学习中的隐私保护129

    8.1引言129

    8.2隐私保护的联邦学习架构133

    8.3基于差分隐私的联邦学习135

    8.4基于安全聚合的联邦学习136

    8.5个化隐私保护与联邦学习138

    8.5.1个化隐私保护139

    8.5.2个化隐私保护的联邦学习141

    8.6小结142

    参考文献142

    第四篇数据生态与数据治理

    第9章数据要素市场146

    9.1引言146

    9.2数据交易148

    9.2.1免费交易框架148

    9.2.2付费交易框架149

    9..模型交易框架150

    9.3数据流通152

    9.4小结154

    参考文献154

    0章数据垄断155

    10.1引言155

    10.2数据垄断现状157

    10.2.1定义与概念157

    10.2.2总体状况158

    10..详情分析159

    10.3数据垄断的成因与危害160

    10.3.1垄断成因160

    10.3.2垄断危害161

    10.4数据垄断治理模式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小结165

    参考文献165

    1章数据公平166

    11.1引言166

    11.2对公平的理解167

    11.3公平计算方法168

    11.3.1蛋糕分割问题168

    11.3.2价格歧视问题169

    11.3.3算法偏见问题170

    11.3.4数据偏见问题171

    11.4小结172

    参考文献172

    2章数据透明174

    12.1引言174

    12.2数据透明的概念175

    1.数据透明框架176

    12.4基于区块链的数据透明方案178

    12.4.1数据获取与共享透明179

    12.4.2数据云存储服务透明181

    12.4.3数据决策透明183

    12.5小结184

    本书以《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》为背景,旨在从概念和技术的角度对数据隐私与数据治理进行系统概述。篇从历史与系统的角度介绍数据隐私与数据治理的基础,第二到四篇分别侧重大规模数据收集、机器学习,以及数据治理中的隐私问题,介绍其相应的技术基础,总结当下的关键问题与技术方案。本书从全新的数据生态的角度介绍数据隐私与数据治理,在内容介绍上,以技术与算法的讲解为主,辅以案例,详略得当。本书既可以供技术人员查阅,亦可以供感兴趣的普通用户阅读,建立对数据隐私与数据治理的基本认识,培养数据素养。

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