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内容简介
推荐序
作者序
第1章 隐私计算概述
1.1 背景：数据流通的困境
1.2 隐私计算的兴起
1.3 隐私计算的发展历程
第2章 隐私计算的技术原理
2.1 以多方安全计算为代表的密码学技术
2.2 以联邦学习为代表的融合衍生技术
2.3 以可信执行环境为代表的可信硬件技术
2.4 各类隐私计算技术的对比
2.5 隐私计算相关的其他技术
第3章 隐私计算的算法应用
3.1 联合查询
3.2 联合统计
3.3 联合建模
3.4 联合预测
第4章 隐私计算的应用场景
4.1 联合风控
4.2 联合营销
4.3 智慧医疗
第5章 隐私计算的产业现状
5.1 透过外部配套环境看隐私计算
5.2 透过内部市场竞争看隐私计算
第6章 隐私计算的法律合规问题
6.1 隐私计算有助于提升数据流通和使用的合规性
6.2 隐私计算技术合规风险分析
6.3 关于合规路径的探讨
第7章 隐私计算面临的问题与挑战
7.1 隐私计算的技术本身需要持续性突破
7.2 隐私计算的市场认知和信任尚未完善
7.3 隐私计算的应用合规性缺乏明确界定
第8章 隐私计算的发展展望
8.1 多方协同强化研发，技术可用性将持续提升
8.2 创新突破稳步向前，技术应用将不断拓展
8.3 市场竞争仍将持续，产业生态将不断完善
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