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题名:
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动手学差分隐私 [ 专著] dong shou xue cha fen yin si / (美)约瑟夫·P. 尼尔(Joseph P. Near)，(美)希肯·亚比雅(Chike Abuah)著 , 刘巍然，李双译 |
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ISBN:
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978-7-111-74131-2 价格： CNY79.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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136页 图 24cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 机械工业出版社 出版日期： 2024 |
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内容提要:
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本书是一本面向程序员的差分隐私书籍，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。本书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，介绍差分隐私如何从数学和技术角度提供隐私保护能力。 |
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主题词:
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隐私权 数据采掘 |
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中图分类法:
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TP311.131 版次： 5 |
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主要责任者:
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尼尔 ni er 著 |
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主要责任者:
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亚比雅 ya bi ya 著 |
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次要责任者:
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刘巍然 liu wei ran 译 |
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次要责任者:
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李双 li shuang 译 |