数据隐私与数据治理：概念与技术
作者: 孟小峰等 编著15.96万字22人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (154章)
倒序
正文
001 绪论002 绪论-1.1 数据隐私的产生003 .1.1 社会发展视角下的隐私004 .1.2 数据发展视角下的隐私005 绪论-1.2 数据隐私技术006 .2.1 模糊技术007 .2.2 扰动技术008 .2.3 加密技术009 .2.4 混合隐私技术010 .2.5 分布式计算框架011 .2.6 区块链技术012 .2.7 技术的比较013 绪论-1.3 数据隐私面临的挑战014 .3.1 大数据隐私挑战015 .3.2 人工智能隐私挑战016 .3.3 数据治理挑战017 绪论-1.4 小结018 绪论-参考文献019 数据隐私的概念020 数据隐私的概念-2.1 引言021 数据隐私的概念-2.2 数据隐私的定义与特征022 .2.1 数据隐私的定义023 .2.2 数据隐私的基本特征024 .2.3 数据隐私和信息安全的区别025 数据隐私的概念-2.3 数据隐私的分类026 .3.1 数据隐私的构成要素027 .3.2 显式隐私与隐式隐私028 .3.3 数据隐私保护场景029 数据隐私的概念-2.4 数据隐私的框架030 .4.1 隐私风险监测031 .4.2 隐私风险评估032 .4.3 隐私主动管理033 .4.4 隐私溯源问责034 .4.5 法律法规保障035 数据隐私的概念-2.5 小结036 数据隐私的概念-参考文献037 数据治理的概念038 数据治理的概念-3.1 引言039 数据治理的概念-3.2 数据治理的体系040 数据治理的概念-3.3 数据治理的法律法规041 数据治理的概念-3.4 数据治理的实践042 数据治理的概念-3.5 小结043 数据治理的概念-参考文献044 第二篇 大数据隐私保护技术045 差分隐私方法046 差分隐私方法-4.1 基础知识047 .1.1 基本定义048 .1.2 基础性质049 .1.3 常用扰动机制050 .1.4 应用场景051 差分隐私方法-4.2 面向数据发布的隐私保护052 .2.1 直方图数据发布053 .2.2 划分发布054 .3.1 分类分析055 .3.2 频繁模式挖掘056 .3.3 回归分析057 差分隐私方法-4.4 小结058 差分隐私方法-参考文献059 本地化差分隐私方法060 本地化差分隐私方法-5.1 基础知识061 .1.1 基本定义062 .1.2 基础性质063 .1.3 常用扰动机制064 .1.4 应用场景065 本地化差分隐私方法-5.2 基于简单数据集的隐私保护066 .2.1 频率统计067 .2.2 均值统计068 本地化差分隐私方法-5.3 基于复杂数据集的隐私保护069 .3.1 键值对数据的收集与发布070 .3.2 图数据的收集与发布071 .3.3 时序数据的收集与发布072 本地化差分隐私方法-5.4 小结073 本地化差分隐私方法-参考文献074 差分隐私与实用性075 差分隐私与实用性-6.1 引言076 差分隐私与实用性-6.2 隐私放大理论与方法077 .2.1 基于二次采样的隐私放大方法078 .2.2 基于混洗的隐私放大方法079 .2.3 其他隐私放大方法080 差分隐私与实用性-6.3 差分隐私与密码学方法的结合081 .3.1 密码学方法改进差分隐私效用082 .3.2 差分隐私改进密码学协议效率083 差分隐私与实用性-6.4 一种隐私实用化框架084 .4.1 ESA框架与定义085 .4.2 ESA中的隐私放大086 .4.3 混洗差分隐私方法087 差分隐私与实用性-6.5 小结088 差分隐私与实用性-参考文献089 第三篇 人工智能隐私保护技术090 机器学习中的隐私保护091 机器学习中的隐私保护-7.1 引言092 机器学习中的隐私保护-7.2 机器学习的隐私保护093 .2.1 同态加密094 .2.2 差分隐私095 机器学习中的隐私保护-7.3 统计学习的隐私保护096 机器学习中的隐私保护-7.4 深度学习的隐私保护097 .4.1 隐私算法设计098 .4.2 隐私风险分析099 机器学习中的隐私保护-7.5 小结100 机器学习中的隐私保护-参考文献101 联邦学习中的隐私保护102 联邦学习中的隐私保护-8.1 引言103 联邦学习中的隐私保护-8.2 隐私保护的联邦学习架构104 联邦学习中的隐私保护-8.3 基于差分隐私的联邦学习105 联邦学习中的隐私保护-8.4 基于安全聚合的联邦学习106 联邦学习中的隐私保护-8.5 个性化隐私保护与联邦学习107 .5.1 个性化隐私保护108 .5.2 个性化隐私保护的联邦学习109 联邦学习中的隐私保护-8.6 小结110 联邦学习中的隐私保护-参考文献111 第四篇 数据生态与数据治理112 数据要素市场113 数据要素市场-9.1 引言114 数据要素市场-9.2 数据交易115 .2.1 免费交易框架116 .2.2 付费交易框架117 .2.3 模型交易框架118 数据要素市场-9.3 数据流通119 数据要素市场-9.4 小结120 数据要素市场-参考文献121 数据垄断122 数据垄断-10.1 引言123 数据垄断-10.2 数据垄断现状124 .2.1 定义与概念125 .2.2 总体状况126 .2.3 详情分析127 数据垄断-10.3 数据垄断的成因与危害128 .3.1 垄断成因129 .3.2 垄断危害130 数据垄断-10.4 数据垄断治理模式131 .4.1 局部模式132 .4.2 中介模式133 .4.3 全局模式134 数据垄断-10.5 小结135 数据垄断-参考文献136 数据公平-11.1 引言137 数据公平-11.2 对公平的理解138 数据公平-11.3 公平计算方法139 .3.1 蛋糕分割问题140 .3.2 价格歧视问题141 .3.3 算法偏见问题142 .3.4 数据偏见问题143 数据公平-11.4 小结144 数据公平-参考文献145 数据透明146 数据透明-12.1 引言147 数据透明-12.2 数据透明的概念148 数据透明-12.3 数据透明框架149 数据透明-12.4 基于区块链的数据透明方案150 .4.1 数据获取与共享透明151 .4.2 数据云存储服务透明152 .4.3 数据决策透明153 数据透明-12.5 小结154 数据透明-参考文献
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