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11章，按层次划分为三部分。 第一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，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。在实践案例部分，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最新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人士阅读。