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数据隐私与数据治理:概念与技术电子书

本书以《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》为背景,旨在从概念和技术的角度对数据隐私与数据治理行系统概述。第一篇从历史与系统的角度介绍数据隐私与数据治理的基础,第二到四篇分别侧重大规模数据收集、机器学习,以及数据治理中的隐私问题,介绍其相应的技术基础,总结当下的关键问题与技术方案。本书从全新的数据生态的角度介绍数据隐私与数据治理,在内容介绍上,以技术与算法的讲解为主,辅以案例,详略得当。本书既可以供技术人员查阅,亦可以供感兴趣的普通用户阅读,建立对数据隐私与数据治理的基本认识,培养数据素养。

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作       者:孟小峰,等

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2023-07-19

字       数:16.0万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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本书以《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》为背景,旨在从概念和技术的角度对数据隐私与数据治理行系统概述。首篇从历史与系统的角度介绍数据隐私与数据治理的基础,后三篇分别侧重大规模数据收集、机器学习,以及数据治理中的隐私问题,介绍其相应的技术基础,总结当下的关键问题与技术方案。本书从全新的数据生态的角度介绍数据隐私与数据治理,在内容介绍上,以技术与算法的讲解为主,辅以案例,详略得当。<br/>【推荐语】<br/>本书以《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》为背景,旨在从概念和技术的角度对数据隐私与数据治理行系统概述。第一篇从历史与系统的角度介绍数据隐私与数据治理的基础,第二到四篇分别侧重大规模数据收集、机器学习,以及数据治理中的隐私问题,介绍其相应的技术基础,总结当下的关键问题与技术方案。本书从全新的数据生态的角度介绍数据隐私与数据治理,在内容介绍上,以技术与算法的讲解为主,辅以案例,详略得当。本书既可以供技术人员查阅,亦可以供感兴趣的普通用户阅读,建立对数据隐私与数据治理的基本认识,培养数据素养。<br/>
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前言

第一篇 基础知识

第1章 绪论

第2章 数据隐私的概念

第3章 数据治理的概念

第二篇 大数据隐私保护技术

第4章 差分隐私方法

第5章 本地化差分隐私方法

第6章 差分隐私与实用性

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

第8章 联邦学习中的隐私保护

第四篇 数据生态与数据治理

第9章 数据要素市场

第10章 数据垄断

第11章 数据公平

第12章 数据透明

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