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题名/责任者:

联邦学习原理与算法/耿佳辉 ... [等] 编著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023-05-01

ISBN及定价:

978-7-111-72853-5/CNY109.00

载体形态项:

XII, 220页;26cm

并列正题名:

Cyberspace security federated learning

丛编项:

网络空间安全技术丛书

个人责任者:

耿佳辉/牟永利/李青

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

一般附注:

国家出版基金项目 机工IT

题名责任附注:

题名页题其余责任者：牟永利、李青、(挪) 容淳铭

责任者附注:

耿佳辉，欧盟玛丽居里项目研究员，研究的重点包括隐私保护计算、区块链、自然语言处理等。/牟永利，致力于联邦学习、数据隐私和区块链应用等领域的研究，并参与多个德国的医疗数据基建项目。/李青，挪威斯塔万格大学。致力于机器学习鲁棒性、可解释性，机器学习中的常微分或偏微分方程的数值计算等研究。

书目附注:

有书目 (第217-220页)

提要文摘附注:

本书全面阐述了网络靶场与攻防演练的基础理论、重要技术与实施要点，梳理了网络靶场的演进脉络与发展趋势，总结了网络靶场的常见类型与应用模式，围绕实现主流靶场所需要的关键技术地图、系统平台、核心能力、建设路径、运营模式，结合具体案例，进行了深入浅出的分析讲解与详细指导。

使用对象附注:

网络安全治理与监管人员、网络安全相关专业院校师生与研究机构人员、关键信息基础设施行业信息安全从业人员，以及广大的网络安全技术与文化爱好者

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