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【新书】差分隐私实战:使用OpenDP进行理论与实践介绍,389页pdf

专知  · 公众号  ·  · 2024-05-30 12:10
    

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许多组织今天分析并共享关于个人的庞大且敏感的数据集。无论这些数据集涵盖的是医疗细节、财务记录还是考试成绩,组织通过去识别化、匿名化以及其他传统统计披露限制技术来保护个人信息变得越来越困难。这本实用的书籍解释了差分隐私(DP)如何帮助实现这一目标。 作者Ethan Cowan、Michael Shoemate和Mayana Pereira解释了这些技术如何使数据科学家、研究人员和程序员能够进行统计分析而不暴露任何单个个体的贡献。您将深入了解基本的DP概念,明白如何使用开源工具来创建差分隐私统计数据,探索如何评估实用性/隐私权之间的权衡,并学习如何将差分隐私集成到工作流程中。 通过这本书,您将学到: - 当其他数据匿名化方法无效时,DP如何保证隐私 - 保留数据集中个体隐私的含义 - 如何在多个现实场景和数据集中应用DP - 潜在的隐私攻击方法, ………………………………

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