隐私计算

在大数据和人工智能时代，如何在享受新技术带来的便利性的同时保护自己的隐私，是一个重要的问题。本书系统讲解了隐私计算的基础技术和实践案例，全书共有11 章，按层次划分为三部分。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和实践案例，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；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。此外，本书还展望了隐私计算未来的研究和落地方向。在附录中介绍了当前的中国数据保护法律概况。   本书可供计算机科学、隐私保护、大数据和人工智能相关专业的学生，以及对隐私计算有兴趣的相关从业者阅读，也适合从事隐私保护相关研究的研究人员、法律法规制定者和政府监管部门阅读。
【推荐语】
内容系统完整全面。呈现相对完整的隐私计算知识体系，系统阐述隐私计算关键技术，包括4大发展阶段，5大应用平台，9大落地实践案例。 理论应用价值兼备。系统讲解隐私计算的基础理论和关键技术，包括秘密共享、同态加密、不经意传输、混淆电路、差分隐私、可信执行环境和联邦学习。并介绍了基于隐私计算技术构建的五个前沿隐私计算平台，以及平台的效率问题和常见加速策略。 产业实践案例丰富。本书结合金融营销与风控、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产业应用案例，详细分析了相关技术的适用范围和落地方法，方便读者理解技术的优和局限性，对实践者具有很高的参考价值。 全新法律法规解读。本书邀请观韬中茂律师事务所的资深律师，对新的中国数据保护法律行了详细解读，方便读者了解中国新的数据保护制度。 专家学者力荐。中国科学院院士梅宏倾情作序，中国工程院院士高文，中国工程院外籍院士、加拿大皇家科学院院士罗智泉，创新工场董事长兼CEO李复联袂推荐。 全彩印刷设计精良。本书采用全彩印刷，精致排版设计，提供上乘阅读体验。
【作者】
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，智能网络与系统实验室（iSING Lab）主任，香港科大-微信人工智能技术联合实验室（WHAT Lab）主任，香港人工智能与机器人学会（HKSAIR）执行副理事长，香港主题研究计划（Theme-based Reseach Scheme）首席科学家。主要研究方向包括数据中心网络、云计算、大数据和人工智能底层系统和基础架构。担任ACM SIGCOMM、USENIX NSDI、IEEE INFOCOM、IEEE/ACM Transactions on Networking、Big Data、Cloud Computing等国际会议和期刊的程序委员会委员和编委，亚太网络研讨会（APNet）的发起人和执行委员会主席。陈凯本科和硕士毕业于中国科学技术大学，获得中国科学院院长奖，博士毕业于美国西北大学。   杨 强 加拿大工程院及加拿大皇家科学院两院院士，微众银行首席人工智能官，香港科技大学讲席教授，AAAI 2021大会主席，中国人工智能学会（CAAI）荣誉副理事长，香港人工智能与机器人学会（HKSAIR）理事长以及智能投研技术联盟（ITL）主席。他是AAAI/ACM/CAAI/IEEE/IAPR/AAAS Fellow，也是IEEE Transactions on Big Data和ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology创始主编，以及多个国际人工智能和数据挖掘领域杂志编委。曾获2019年度“吴文俊人工智能科学技术奖”杰出贡献奖，2017年ACM SIGKDD杰出服务奖。杨强毕业于北京大学，于1989年在马里兰大学获得计算机博士学位，之后在加拿大滑铁卢大学和Simon Fraser大学任教，他的研究领域包括人工智能、数据挖掘和机器学习等。他曾任华为诺亚方舟实验室主任，第四范式公司联合创始人，香港科技大学计算机与工程系系主任以及国际人工智能联合会（IJCAI）理事会主席。领衔全球迁移学习和联邦学习研究及应用，近的著作有《迁移学习》、《联邦学习》和《联邦学习实战》等。