动手学差分隐私

作者：[美] 约瑟夫·P.尼尔

2023.11.1 出版

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主编推荐语

一本面向程序员的差分隐私书籍。

内容简介

本书主要介绍数据隐私保护领域所面临的挑战，描述为解决这些挑战而提出的技术，并帮助读者理解如何实现其中一部分技术。书中前几章主要介绍去标识化、聚合、k-匿名性等无法抵御复杂隐私攻击的常用隐私技术。然后通过差分隐私技术、差分隐私的性质、敏感度、近似差分隐私、局部敏感度、差分隐私变体、指数机制、稀疏向量技术、本地差分隐私和合成数据等内容，详细介绍差分隐私如何从数学和技术角度提供隐私保护能力。

出版方

机械工业出版社