數據隱私與數據治理-概念與技術 孟小峰 9787111728184 【台灣高等教育出版社】
圖書均為代購，正常情形下，訂後約兩周可抵台。
物品所在地：中國大陸
原出版社：機械工業
物品所在地：中國大陸
原出版社：機械工業
NT$566
商品編號:
供貨狀況:
尚有庫存
加入最愛
此商品 「 最高 」可以折抵紅利
0
點
(約等於 NT$0 )
商品介紹
| *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，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202307*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：數據隱私與數據治理-概念與技術 ISBN：9787111728184 出版社：機械工業 著編譯者：孟小峰 叢書名：大數據管理叢書 頁數：185 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1555100 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書從四個方面對數據隱私與數據治理進行了深入淺出的論述。第一篇「基礎知識」，主要闡述數據隱私與治理的基礎概念與方法體系。第二篇「大數據隱私保護技術」，主要闡述面向共享與發布的隱私保護技術。第三篇「人工智慧隱私保護技術」，主要闡述面向機器學習模型的隱私保護技術。第四篇「數據生態與數據治理」，主要闡述面向數據市場和數據生態的治理技術。 本書梳理了數據隱私與數據治理的基本解決之道，並打破傳統的認知體系，實現觀念、技術、架構的轉變，即觀念上從數據生命周期觀到數據生態觀的轉變、技術上從隱私保護到隱私防護（管理）的轉變和架構上從溯源問責到數據透明的轉變，才能跟上形勢，從而保證數據要素在市場中發揮關鍵作用。目錄 前言第一篇 基礎知識 第1章 緒論 1 1 數據隱私的產生 1 1 1 社會發展視角下的隱私 1 1 2 數據發展視角下的隱私 1 2 數據隱私技術 1 2 1 模糊技術 1 2 2 擾動技術 1 2 3 加密技術 1 2 4 混合隱私技術 1 2 5 分散式計算框架 1 2 6 區塊鏈技術 1 2 7 技術的比較 1 3 數據隱私面臨的挑戰 1 3 1 大數據隱私挑戰 1 3 2 人工智慧隱私挑戰 1 3 3 數據治理挑戰 1 4 小結 參考文獻 第2章 數據隱私的概念 2 1 引言 2 2 數據隱私的定義與特徵 2 2 1 數據隱私的定義 2 2 2 數據隱私的基本特徵 2 2 3 數據隱私和信息安全的區別 2 3 數據隱私的分類 2 3 1 數據隱私的構成要素 2 3 2 顯式隱私與隱式隱私 2 3 3 數據隱私保護場景 2 4 數據隱私的框架 2 4 1 隱私風險監測 2 4 2 隱私風險評估 2 4 3 隱私主動管理 2 4 4 隱私溯源問責 2 4 5 法律法規保障 2 5 小結 參考文獻 第3章 數據治理的概念 3 1 引言 3 2 數據治理的體系 3 3 數據治理的法律法規 3 4 數據治理的實踐 3 5 小結 參考文獻 第二篇 大數據隱私保護技術 第4章 差分隱私方法 4 1 基礎知識 4 1 1 基本定義 4 1 2 基礎性質 4 1 3 常用擾動機制 4 1 4 應用場景 4 2 面向數據發布的隱私保護 4 2 1 直方圖數據發布 4 2 2 劃分發布 4 3 面向數據分析的隱私保護 4 3 1 分類分析 4 3 2 頻繁模式挖掘 4 3 3 回歸分析 4 4 小結 參考文獻 第5章 本地化差分隱私方法 5 1 基礎知識 5 1 1 基本定義 5 1 2 基礎性質 5 1 3 常用擾動機制 5 1 4 應用場景 5 2 基於簡單數據集的隱私保護 5 2 1 頻率統計 5 2 2 均值統計 5 3 基於複雜數據集的隱私保護 5 3 1 鍵值對數據的收集與發布 5 3 2 圖數據的收集與發布 5 3 3 時序數據的收集與發布 5 4 小結 參考文獻 第6章 差分隱私與實用性 6 1 引言 6 2 隱私放大理論與方法 6 2 1 基於二次採樣的隱私放大方法 6 2 2 基於混洗的隱私放大方法 6 2 3 其他隱私放大方法 6 3 差分隱私與密碼學方法的結合 6 3 1 密碼學方法改進差分隱私效用 6 3 2 差分隱私改進密碼學協議效率 6 4 一種隱私實用化框架 6 4 1 ESA框架與定義 6 4 2 ESA中的隱私放大 6 4 3 混洗差分隱私方法 6 5 小結 參考文獻 第三篇 人工智慧隱私保護技術 第7章 機器學習中的隱私保護 7 1 引言 7 2 機器學習的隱私保護 7 2 1 同態加密 7 2 2 差分隱私 7 3 統計學習的隱私保護 7 4 深度學習的隱私保護 7 4 1 隱私演算法設計 7 4 2 隱私風險分析 7 5 小結 參考文獻 第8章 聯邦學習中的隱私保護 8 1 引言 8 2 隱私保護的聯邦學習架構 8 3 基於差分隱私的聯邦學習 8 4 基於安全聚合的聯邦學習 8 5 個性化隱私保護與聯邦學習 8 5 1 個性化隱私保護 8 5 2 個性化隱私保護的聯邦學習 8 6 小結 參考文獻 第四篇 數據生態與數據治理 第9章 數據要素市場 9 1 引言 9 2 數據交易 9 2 1 免費交易框架 9 2 2 付費交易框架 9 2 3 模型交易框架 9 3 數據流通 9 4 小結 參考文獻 第10章 數據壟斷 10 1 引言 10 2 數據壟斷現狀 10 2 1 定義與概念 10 2 2 總體狀況 10 2 3 詳情分析 10 3 數據壟斷的成因與危害 10 3 1 壟斷成因 10 3 2 壟斷危害 10 4 數據壟斷治理模式 10 4 1 局部模式 10 4 2 中介模式 10 4 3 全局模式 10 5 小結 參考文獻 第11章 數據公平 11 1 引言 11 2 對公平的理解 11 3 公平計算方法 11 3 1 蛋糕分割問題 11 3 2 價格歧視問題 11 3 3 演算法偏見問題 11 3 4 數據偏見問題 11 4 小結 參考文獻 第12章 數據透明 12 1 引言 12 2 數據透明的概念 12 3 數據透明框架 12 4 基於區塊鏈的數據透明方案 12 4 1 數據獲取與共享透明 12 4 2 數據云存儲服務透明 12 4 3 數據決策透明 12 5 小結 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。 |
