《数据隐私与数据治理 概念与技术》孟小峰

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数据隐私与数据治理 概念与技术 版权信息

  • 出版社:机械工业出版社
  • 出版时间:2023-07-01
  • ISBN:9787111728184
  • 条形码:9787111728184 ; 978-7-111-72818-4

数据隐私与数据治理 概念与技术 本书特色

本书以《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》为背景,旨在从概念和技术的角度对数据隐私与数据治理进行系统概述。**篇从历史与系统的角度介绍数据隐私与数据治理的基础,第二到四篇分别侧重大规模数据收集、机器学习,以及数据治理中的隐私问题,介绍其相应的技术基础,总结当下的关键问题与技术方案。本书从全新的数据生态的角度介绍数据隐私与数据治理,在内容介绍上,以技术与算法的讲解为主,辅以案例,详略得当。本书既可以供技术人员查阅,亦可以供感兴趣的普通用户阅读,建立对数据隐私与数据治理的基本认识,培养数据素养。

数据隐私与数据治理 概念与技术 内容简介

本书以《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》为背景,旨在从概念和技术的角度对数据隐私与数据治理进行系统概述。首篇从历史与系统的角度介绍数据隐私与数据治理的基础,后三篇分别侧重大规模数据收集、机器学习,以及数据治理中的隐私问题,介绍其相应的技术基础,总结当下的关键问题与技术方案。本书从全新的数据生态的角度介绍数据隐私与数据治理,在内容介绍上,以技术与算法的讲解为主,辅以案例,详略得当。

数据隐私与数据治理 概念与技术 目录

前言
**篇基础知识
第1章绪论2
1��1数据隐私的产生2
1��1��1社会发展视角下的隐私3
1��1��2数据发展视角下的隐私6
1��2数据隐私技术7
1��2��1模糊技术7
1��2��2扰动技术8
1��2��3加密技术9
1��2��4混合隐私技术10
1��2��5分布式计算框架11
1��2��6区块链技术12
1��2��7技术的比较12
1��3数据隐私面临的挑战13
1��3��1大数据隐私挑战13
1��3��2人工智能隐私挑战15
1��3��3数据治理挑战16
1��4小结18
参考文献19
第2章数据隐私的概念21
2��1引言21
2��2数据隐私的定义与特征22
2��2��1数据隐私的定义22
2��2��2数据隐私的基本特征22
2��2��3数据隐私和信息安全的区别22
2��3数据隐私的分类24
2��3��1数据隐私的构成要素24
2��3��2显式隐私与隐式隐私24
2��3��3数据隐私保护场景26
2��4数据隐私的框架29
2��4��1隐私风险监测31
2��4��2隐私风险评估31
2��4��3隐私主动管理32
2��4��4隐私溯源问责32
2��4��5法律法规保障33
2��5小结34
参考文献34
第3章数据治理的概念36
3��1引言36
3��2数据治理的体系38
3��3数据治理的法律法规39
3��4数据治理的实践42
3��5小结43
参考文献43
第二篇大数据隐私保护技术
第4章差分隐私方法46
4��1基础知识46
4��1��1基本定义47
4��1��2基础性质48
4��1��3常用扰动机制50
4��1��4应用场景53
4��2面向数据发布的隐私保护53
4��2��1直方图数据发布54
4��2��2划分发布58
4��3面向数据分析的隐私保护61
4��3��1分类分析61
4��3��2频繁模式挖掘62
4��3��3回归分析63
4��4小结65
参考文献65
第5章本地化差分隐私方法68
5��1基础知识69
5��1��1基本定义69
5��1��2基础性质70
5��1��3常用扰动机制71
5��1��4应用场景72
5��2基于简单数据集的隐私保护74
5��2��1频率统计74
5��2��2均值统计75
5��3基于复杂数据集的隐私保护77
5��3��1键值对数据的收集与发布78
5��3��2图数据的收集与发布81
5��3��3时序数据的收集与发布84
5��4小结86
参考文献87
第6章差分隐私与实用性89
6��1引言90
6��2隐私放大理论与方法91
6��2��1基于二次采样的隐私放大方法91
6��2��2基于混洗的隐私放大方法93
6��2��3其他隐私放大方法95
6��3差分隐私与密码学方法的结合95
6��3��1密码学方法改进差分隐私效用95
6��3��2差分隐私改进密码学协议效率100
6��4一种隐私实用化框架103
6��4��1ESA框架与定义103
6��4��2ESA中的隐私放大107
6��4��3混洗差分隐私方法108
6��5小结111
参考文献111
第三篇人工智能隐私保护技术
第7章机器学习中的隐私保护116
7��1引言117
7��2机器学习的隐私保护119
7��2��1同态加密119
7��2��2差分隐私119
7��3统计学习的隐私保护120
7��4深度学习的隐私保护124
7��4��1隐私算法设计124
7��4��2隐私风险分析125
7��5小结127
参考文献127
第8章联邦学习中的隐私保护129
8��1引言129
8��2隐私保护的联邦学习架构133
8��3基于差分隐私的联邦学习135
8��4基于安全聚合的联邦学习136
8��5个性化隐私保护与联邦学习138
8��5��1个性化隐私保护139
8��5��2个性化隐私保护的联邦学习141
8��6小结142
参考文献142
第四篇数据生态与数据治理
第9章数据要素市场146
9��1引言146
9��2数据交易148
9��2��1免费交易框架148
9��2��2付费交易框架149
9��2��3模型交易框架150
9��3数据流通152
9��4小结154
参考文献154
第10章数据垄断155
10��1引言155
10��2数据垄断现状157
10��2��1定义与概念157
10��2��2总体状况158
10��2��3详情分析159
10��3数据垄断的成因与危害160
10��3��1垄断成因160
10��3��2垄断危害161
10��4数据垄断治理模式162
10��4��1局部模式162
10��4��2中介模式163
10��4��3全局模式164
10��5小结165
参考文献165
第11章数据公平166
11��1引言166
11��2对公平的理解167
11��3公平计算方法168
11��3��1蛋糕分割问题168
11��3��2价格歧视问题169
11��3��3算法偏见问题170
11��3��4数据偏见问题171
11��4小结172
参考文献172
第12章数据透明174
12��1引言174
12��2数据透明的概念175
12��3数据透明框架176
12��4基于区块链的数据透明方案178
12��4��1数据获取与共享透明179
12��4��2数据云存储服务透明181
12��4��3数据决策透明183
12��5小结184

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