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图书信息
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动手学差分隐私
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| ISBN： | 9787111741312 |
定价： | ￥79.00 |
| 作者： | (美)约瑟夫·P. 尼尔(Joseph P. Near)，(美)希肯·亚比雅(Chike Abuah)著 |
出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版时间： | 2024年01月 |
开本： | 24cm |
| 页数： | 136页 |
装祯： | 平装 |
中图法： | TP311.131 |
相关供货商
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供货商名称
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库存量
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库区
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更新日期
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北京人天书店有限公司
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28
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库区4/库区7/样本4
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2025-10-30
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其它供货商库存合计
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28
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2025-10-30
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图书简介 | | 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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