動手學差分隱私 約瑟夫.P.尼爾 希肯.亞比雅 9787111741312 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：機械工業
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| *數量非實際在台庫存 *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為實際資訊。 印行年月：202401*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：動手學差分隱私 ISBN：9787111741312 出版社：機械工業 著編譯者：約瑟夫.P.尼爾 希肯.亞比雅 叢書名：網路空間安全技術叢書 頁數：136 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1603663 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書是一本面向程序員的差分隱私書籍，主要介紹數據隱私保護領域所面臨的挑戰，描述為解決這些挑戰而提出的技術，並幫助讀者理解如何實現其中一部分技術。本書前幾章主要介紹去標識化、聚合、k-匿名性等無法抵禦複雜隱私攻擊的常用隱私技術。然後通過差分隱私技術、差分隱私的性質、敏感度、近似差分隱私、局部敏感度、差分隱私變體、指數機制、稀疏向量技術、本地差分隱私和合成數據等內容，詳細介紹差分隱私如何從數學和技術角度提供隱私保護能力。作者簡介 希肯·亞比雅（Chike Abuah）計算機科學家，研究方向為數據隱私、網路安全和自動推理。他在佛蒙特大學獲得計算機科學博士學位。目前，他致力於研究和實現編程語言和分析工具，幫助程序員構建可靠的軟體。他曾在紐約一家初創公司擔任全棧軟體工程師。目錄 譯者序第1章 引言 第2章 去標識 2 1 關聯攻擊 2 1 1 重標識出Karrie有多難 2 1 2 Karrie很特別嗎 2 1 3 可以重標識出多少個個體 2 2 聚合 2 2 1 小分組問題 2 2 2 差分攻擊 2 3 總結 第3章 k-匿名性 3 1 驗證k-匿名性 3 2 泛化數據以滿足k-匿名性 3 3 引入更多的數據可以減小泛化的影響嗎 3 4 移除異常值 3 5 總結 第4章 差分隱私 4 1 拉普拉斯機制 4 2 需要多大的雜訊 第5章 差分隱私的性質 5 1 串列組合性 5 2 并行組合性 5 2 1 直方圖 5 2 2 列聯表 5 3 后處理性 第6章 敏感度 6 1 距離 6 2 計算敏感度 6 2 1 計數問詢 6 2 2 求和問詢 6 2 3 均值問詢 6 3 裁剪 第7章 近似差分隱私 7 1 近似差分隱私的性質 7 2 高斯機制 7 3 向量值函數及其敏感度 7 3 1 L1和L2范數 7 3 2 L1和L2敏感度 7 3 3 選擇L1還是L2 7 4 災難機制 7 5 高級組合性 7 6 近似差分隱私的高級組合性 第8章 局部敏感度 8 1 均值問詢的局部敏感度 8 2 通過局部敏感度實現差分隱私 8 3 平滑敏感度 8 4 採樣-聚合框架 第9章 差分隱私變體 9 1 散度和瑞麗散度 9 2 瑞麗差分隱私 9 3 零集中差分隱私 9 4 不同差分隱私變體的組合性 第10章 指數機制 10 1 有限集合的指數機制 10 2 報告雜訊大值 10 3 將指數機製作為差分隱私的基本機制 第11章 稀疏向量技術 11 1 高於閾值演算法 11 2 應用稀疏向量技術 11 3 返回多個問詢結果 11 4 應用：範圍問詢 第12章 演算法設計練習 12 1 需要考慮的問題 12 2 更普適的採樣-聚合演算法 12 3 匯總統計 12 4 頻繁項 12 5 分層查詢 12 6 一系列範圍問詢 12 6 1 第1部分 12 6 2 第2部分 12 6 3 第3部分 第13章 機器學習 13 1 使用scikit-learn實現邏輯回歸 13 2 模型是什麼 13 3 使用梯度下降訓練模型 13 3 1 單步梯度下降 13 3 2 梯度下降演算法 13 4 差分隱私梯度下降 13 4 1 梯度裁剪 13 4 2 梯度的敏感度 13 5 雜訊對訓練的影響 第14章 本地差分隱私 14 1 隨機應答 14 2 一元編碼 第15章 合成數據 15 1 合成表示：直方圖 15 2 增加差分隱私 15 3 生成列表數據 15 4 生成更多數據列 15 5 總結 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
