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  • 本书获得了众多专家的推荐或权威评价,许多业内人士和读者纷纷表示它是一部不可错过的佳作。
    • 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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    • 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
    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。

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