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图书 数据隐私与数据治理(概念与技术)(精)/大数据管理丛书
内容
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本书从四个方面对数据隐私与数据治理进行了深入浅出的论述。第一篇“基础知识”,主要阐述数据隐私与治理的基础概念与方法体系。第二篇“大数据隐私保护技术”,主要阐述面向共享与发布的隐私保护技术。第三篇“人工智能隐私保护技术”,主要阐述面向机器学习模型的隐私保护技术。第四篇“数据生态与数据治理”,主要阐述面向数据市场和数据生态的治理技术。
本书梳理了数据隐私与数据治理的基本解决之道,并打破传统的认知体系,实现观念、技术、架构的转变,即观念上从数据生命周期观到数据生态观的转变、技术上从隐私保护到隐私防护(管理)的转变和架构上从溯源问责到数据透明的转变,才能跟上形势,从而保证数据要素在市场中发挥关键作用。
目录
前言
第一篇 基础知识
第1章 绪论
1.1 数据隐私的产生
1.1.1 社会发展视角下的隐私
1.1.2 数据发展视角下的隐私
1.2 数据隐私技术
1.2.1 模糊技术
1.2.2 扰动技术
1.2.3 加密技术
1.2.4 混合隐私技术
1.2.5 分布式计算框架
1.2.6 区块链技术
1.2.7 技术的比较
1.3 数据隐私面临的挑战
1.3.1 大数据隐私挑战
1.3.2 人工智能隐私挑战
1.3.3 数据治理挑战
1.4 小结
参考文献
第2章 数据隐私的概念
2.1 引言
2.2 数据隐私的定义与特征
2.2.1 数据隐私的定义
2.2.2 数据隐私的基本特征
2.2.3 数据隐私和信息安全的区别
2.3 数据隐私的分类
2.3.1 数据隐私的构成要素
2.3.2 显式隐私与隐式隐私
2.3.3 数据隐私保护场景
2.4 数据隐私的框架
2.4.1 隐私风险监测
2.4.2 隐私风险评估
2.4.3 隐私主动管理
2.4.4 隐私溯源问责
2.4.5 法律法规保障
2.5 小结
参考文献
第3章 数据治理的概念
3.1 引言
3.2 数据治理的体系
3.3 数据治理的法律法规
3.4 数据治理的实践
3.5 小结
参考文献
第二篇 大数据隐私保护技术
第4章 差分隐私方法
4.1 基础知识
4.1.1 基本定义
4.1.2 基础性质
4.1.3 常用扰动机制
4.1.4 应用场景
4.2 面向数据发布的隐私保护
4.2.1 直方图数据发布
4.2.2 划分发布
4.3 面向数据分析的隐私保护
4.3.1 分类分析
4.3.2 频繁模式挖掘
4.3.3 回归分析
4.4 小结
参考文献
第5章 本地化差分隐私方法
5.1 基础知识
5.1.1 基本定义
5.1.2 基础性质
5.1.3 常用扰动机制
5.1.4 应用场景
5.2 基于简单数据集的隐私保护
5.2.1 频率统计
5.2.2 均值统计
5.3 基于复杂数据集的隐私保护
5.3.1 键值对数据的收集与发布
5.3.2 图数据的收集与发布
5.3.3 时序数据的收集与发布
5.4 小结
参考文献
第6章 差分隐私与实用性
6.1 引言
6.2 隐私放大理论与方法
6.2.1 基于二次采样的隐私放大方法
6.2.2 基于混洗的隐私放大方法
6.2.3 其他隐私放大方法
6.3 差分隐私与密码学方法的结合
6.3.1 密码学方法改进差分隐私效用
6.3.2 差分隐私改进密码学协议效率
6.4 一种隐私实用化框架
6.4.1 ESA框架与定义
6.4.2 ESA中的隐私放大
6.4.3 混洗差分隐私方法
6.5 小结
参考文献
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
7.1 引言
7.2 机器学习的隐私保护
7.2.1 同态加密
7.2.2 差分隐私
7.3 统计学习的隐私保护
7.4 深度学习的隐私保护
7.4.1 隐私算法设计
7.4.2 隐私风险分析
7.5 小结
参考文献
第8章 联邦学习中的隐私保护
8.1 引言
8.2 隐私保护的联邦学习架构
8.3 基于差分隐私的联邦学习
8.4 基于安全聚合的联邦学习
8.5 个性化隐私保护与联邦学习
8.5.1 个性化隐私保护
8.5.2 个性化隐私保护的联邦学习
8.6 小结
参考文献
第四篇 数据生态与数据治理
第9章 数据要素市场
9.1 引言
9.2 数据交易
9.2.1 免费交易框架
9.2.2 付费交易框架
9.2.3 模型交易框架
9.3 数据流通
9.4 小结
参考文献
第10章 数据垄断
10.1 引言
10.2 数据垄断现状
10.2.1 定义与概念
10.2.2 总体状况
10.2.3 详情分析
10.3 数据垄断的成因与危害
10.3.1 垄断成因
10.3.2 垄断危害
10.4 数据垄断治理模式
10.4.1 局部模式
10.4.2 中介模式
10.4.3 全局模式
10.5 小结
参考文献
第11章 数据公平
11.1 引言
11.2 对公平的理解
11.3 公平计算方法
11.3.1 蛋糕分割问题
11.3.2 价格歧视问题
11.3.3 算法偏见问题
11.3.4 数据偏见问题
11.4 小结
参考文献
第12章 数据透明
12.1 引言
12.2 数据透明的概念
12.3 数据透明框架
12.4 基于区块链的数据透明方案
12.4.1 数据获取与共享透明
12.4.2 数据云存储服务透明
12.4.3 数据决策透明
12.5 小结
参考文献
标签
缩略图
书名 数据隐私与数据治理(概念与技术)(精)/大数据管理丛书
副书名
原作名
作者
译者
编者 孟小峰
绘者
出版社 机械工业出版社
商品编码(ISBN) 9787111728184
开本 16开
页数 185
版次 1
装订 精装
字数 222
出版时间 2023-07-01
首版时间 2023-07-01
印刷时间 2023-07-01
正文语种
读者对象 普通大众
适用范围
发行范围 公开发行
发行模式 实体书
首发网站
连载网址
图书大类
图书小类
重量 460
CIP核字 2023049193
中图分类号 TP274
丛书名
印张 12.25
印次 1
出版地 北京
249
176
16
整理
媒质
用纸
是否注音
影印版本
出版商国别
是否套装
著作权合同登记号
版权提供者
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印数
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更新时间:2025/5/14 0:01:34