书目

隐私计算

内容简介

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。

作者简介

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。

目录

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