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  • 动手学差分隐私 (美)约瑟夫·P.尼尔,(美)希肯·亚比雅 著 刘巍然,李双 译 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: [美]约瑟夫·P. 尼尔(Joseph P. Near),[美]希肯·亚比雅(Chiké Abuah)著
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2024-01-01 00:00:00
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    商品参数
    • 作者: [美]约瑟夫·P. 尼尔(Joseph P. Near),[美]希肯·亚比雅(Chiké Abuah)著
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2024-01-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2023-12-01
    • 字数:137
    • 页数:131
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787111741312
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:机械工业出版社

    动手学差分隐私

    作  者:(美)约瑟夫·P.尼尔,(美)希肯·亚比雅 著 刘巍然,李双 译
    定  价:79
    出 版 社:机械工业出版社
    出版日期:2024年01月01日
    页  数:288
    装  帧:平装
    ISBN:9787111741312
    主编推荐

    本书是面向程序员的差分隐私书籍,最初由佛蒙特大学作为数据隐私课程的讲义,之后被芝加哥大学、宾夕法尼亚州立大学和莱斯大学选作教学参考书。本书旨在向读者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的关键技术。 本书强调动手实践,包含很多示例和很多概念的具体实现,这些示例和实现都是用可以实际运行的程序编写的,并提供开源代码下载。

    内容简介

    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,详细介绍差分隐私如何从数学和技术角度提供隐私保护能力。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    译者序
    第1章引言1
    第2章去标识3
    2.1关联攻击4
    2.1.1重标识出Karrie有多难5
    2.1.2Karrie很特别吗7
    2.1.3可以重标识出多少个个体8
    2.2聚合10
    2.2.1小分组问题10
    2.2.2差分攻击11
    2.3总结12
    第3章k-匿名性13
    3.1验证k-匿名性14
    3.2泛化数据以满足k-匿名性15
    3.3引入更多的数据可以减小泛化的影响吗17
    3.4移除异常值19
    3.5总结20
    第4章差分隐私21
    4.1拉普拉斯机制22
    4.2需要多大的噪声24
    第5章差分隐私的性质25
    5.1串行组合性25
    5.2并行组合性29
    5.2.1直方图30
    5.2.2列联表31
    5.3后处理性32
    第6章敏感度35
    6.1距离36
    6.2计算敏感度37
    6.2.1计数问询37
    6.2.2求和问询38
    6.2.3均值问询39
    6.3裁剪40
    第7章近似差分隐私45
    7.1近似差分隐私的性质46
    7.2高斯机制46
    7.3向量值函数及其敏感度48
    7.3.1L1和L2范数48
    7.3.2L1和L2敏感度48
    ……

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