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- 010 __ |a 978-7-121-42641-4 |d CNY118.00
- 099 __ |a CAL 012022021251
- 100 __ |a 20220228d2022 em y0chiy50 ea
- 200 1_ |a 隐私计算 |A yin si ji suan |d = Privacy-preserving computing |f 陈凯, 杨强著 |z eng
- 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2022
- 215 __ |a xviii, 238页 |c 彩图 |d 24cm
- 225 2_ |a 人工智能前沿技术丛书 |A ren gong zhi neng qian yan ji shu cong shu
- 314 __ |a 陈凯, 香港科技大学计算机科学与工程系副教授、博导、研究生部主任。杨强, 加拿大工程院及加拿大皇家科学院两院院士。
- 320 __ |a 有书目 (第215-232页)
- 330 __ |a 全书共11章, 按层次划分为三部分。第一部分全面系统地阐述隐私加密计算技术, 包括秘密共享、同态加密、不经意传输和混淆电路。第二部分介绍隐私保护计算技术, 包括差分隐私、可信执行环境和联邦学习。第三部分介绍基于隐私计算技术构建的隐私计算平台, 主要包括面向联邦学习的FATE平台和加密数据库的CryptDB系统等五个平台, 以及隐私计算平台的效率问题和常见的加速策略。在实践案例部分, 主要介绍包括金融营销与风控、广告计费、广告推荐、数据查询、医疗、语音识别及政务等领域的应用案例。
- 410 _0 |1 2001 |a 人工智能前沿技术丛书
- 510 1_ |a Privacy-preserving computing |z eng
- 606 0_ |a 计算机网络 |A ji suan ji wang luo |x 网络安全
- 701 _0 |a 陈凯 |A chen kai |4 著
- 701 _0 |a 杨强 |A yang qiang |4 著
- 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20220228
- 905 __ |a SCNU |f TP393.08/7427