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题名:
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差分隐私 / (美) 伊桑·科恩, (美) 迈克尔·舒马特, (美) 玛雅娜·佩雷拉著 , 梁程, 卢夏禹, 陈星任, 李燕宏译 |
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ISBN:
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978-7-111-78967-3 价格： CNY119.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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289页 图 24cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 机械工业出版社 出版日期： 2025 |
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内容提要:
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本书详细阐述了差分隐私的理论基础、实际应用以及面临的挑战, 覆盖具体算法和数学模型。全书分为三部分：第一部分介绍差分隐私的理论, 详细解释了准备数据和执行差分隐私数据发布所需的各个概念; 第二部分探讨差分隐私的应用, 包括如何查询不同的数据格式(如搜索日志)以及在机器学习算法中添加差分隐私; 第三部分则关注从业者需要了解的重要主题, 例如理解隐私攻击、设置隐私参数以及部署首次差分隐私数据发布。 |
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主题词:
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隐私权 数据保护 |
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中图分类法:
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TP309.2 版次： 5 |
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中图分类法:
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TP274 版次： 5 |
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其它题名:
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OpenDP理论与实践 |
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主要责任者:
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考恩 著 |
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主要责任者:
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舒马特 著 |
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主要责任者:
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佩雷拉 著 |
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次要责任者:
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梁程 译 |
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次要责任者:
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卢夏禹 译 |
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次要责任者:
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陈星任 译 |
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责任者附注:
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伊桑·科恩(Ethan Cowan)，在2020-2022年作为OpenDP团队的一员从事软件研发方面的工作。他专注于对机器学习模型进行隐私保护，并开发用于分析具有内置差分隐私的敏感数据的平台。 |
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责任者附注:
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迈克尔·舒马特(Michael Shoemate)，是OpenDP库的架构师，OpenDP库是一个广泛使用的开源差分隐私库。他的工作包括与研究人员合作，将差分隐私方法改编成值得信赖且易于使用的软件工具，并传达这些工具的使用方法。 |
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责任者附注:
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玛雅娜·佩雷拉(Mayana Pereira)，在微软的Al for Good团队中，致力于将机器学习和隐私保护技术应用于各种实际问题。她同时也是OpenDP的积极合作者，OpenDP是一个开源项目。 |
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责任者附注:
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著者Cowan规范汉译姓: 考恩 |