本书针对产业界在智能化过程中普遍面临的数据不足问题，详细地阐述了联邦学习如何帮助企业引入更多数据、提升机器学习模型效果。互联网数据一般分布在不同的位置，受隐私保护法规限制不能共享，形成了“数据孤岛”。联邦学习像“数据孤岛”之间的特殊桥梁，通过传输变换后的临时变量，既能实现模型效果提升，又能确保隐私信息的安全。本书介绍了联邦学习技术的原理和实战经验，主要内容包括隐私保护、机器学习等基础知识，联邦求交、联邦特征工程算法，三种常见的联邦形式，以及工程架构、产业案例、数据资产定价等。

本书针对产业界在智能化过程中普遍面临的数据不足问题，详细地阐述了联邦学习如何帮助企业引入更多数据、提升机器学习模型效果。互联网数据一般分布在不同的位置，受隐私保护法规限制不能共享，形成了“数据孤岛”。联邦学习像“数据孤岛”之间的特殊桥梁，通过传输变换后的临时变量，既能实现模型效果提升，又能确保隐私信息的安全。本书介绍了联邦学习技术的原理和实战经验，主要内容包括隐私保护、机器学习等基础知识，联邦求交、联邦特征工程算法，三种常见的联邦形式，以及工程架构、产业案例、数据资产定价等。

数据孤岛和隐私保护已经成为制约人工智能发展的关键因素。联邦学习作为一种新型的隐私保护计算方案，在数据不出本地的前提下，能有效联合各参与方联合建模，从而实现“共同富裕”，成为当下人工智能领域备受关注的热点。本书以实战为主（包括对应用案例的深入讲解和代码分析），兼顾对理论知识的系统总结。全书由五部分共19章构成。第一部分简要介绍了联邦学习的理论知识；第二部分介绍如何使用Python 和FATE 进行简单的联邦学习建模；第三部分是联邦学习的案例分析，筛选了经典案例进行讲解，部分案例用Python代码实现，部分案例采用FATE 实现；第四部分主要介绍和联邦学习相关的高级知识点，包括联邦学习的架构和训练的加速方法等；第五部分是回顾与展望。 本书适合对联邦学习和隐私保护感兴趣的高校研究者、企业研发人员阅读。

数据孤岛和隐私保护已经成为制约人工智能发展的关键因素。联邦学习作为一种新型的隐私保护计算方案，在数据不出本地的前提下，能有效联合各参与方联合建模，从而实现“共同富裕”，成为当下人工智能领域备受关注的热点。本书以实战为主（包括对应用案例的深入讲解和代码分析），兼顾对理论知识的系统总结。全书由五部分共19章构成。第一部分简要介绍了联邦学习的理论知识；第二部分介绍如何使用Python 和FATE 进行简单的联邦学习建模；第三部分是联邦学习的案例分析，筛选了经典案例进行讲解，部分案例用Python代码实现，部分案例采用FATE 实现；第四部分主要介绍和联邦学习相关的高级知识点，包括联邦学习的架构和训练的加速方法等；第五部分是回顾与展望。 本书适合对联邦学习和隐私保护感兴趣的高校研究者、企业研发人员阅读。

如何在保证本地训练数据不公开的前提下，实现多个数据拥有者协同训练一个共享的机器学习模型？传统的机器学习方法需要将所有的数据集中到一个地方（例如，数据中心），然后进行机器学习模型的训练。但这种基于集中数据的做法无疑会严重侵害用户隐私和数据安全。如今，世界上越来越多的人开始强烈要求科技公司必须根据用户隐私法律法规妥善地处理用户的数据，欧盟的《通用数据保护条例》是一个很好的例子。在本书中，我们将描述联邦学习（亦称联邦机器学习）如何将分布式机器学习、密码学、基于金融规则的激励机制和博弈论结合起来，以解决分散数据的使用问题。我们会介绍不同种类的面向隐私保护的机器学习解决方案以及技术背景，并描述一些典型的实际问题解决案例。我们还会进一步论述联邦学习将成为下一代机器学习的基础，可以满足技术和社会需求并促进面向安全的人工智能的开发和应用。 《联邦学习》可供计算机科学...(展开全部)

本书从Web渗透的专业角度，结合网络安全中的实际案例，图文并茂地再现Web渗透的精彩过程。本书共分7章，由浅入深地介绍和分析了目前网络流行的Web渗透攻击方法和手段，并结合作者多年的网络安全实践经验给出了相对应的安全防范措施，对一些经典案例还给出了经验总结和技巧，通过阅读本书可以快速掌握目前Web渗透的主流技术。本书最大的特色就是实用和实战性强，思维灵活。

本书紧密围绕深度学习及加速技术的基础理论与应用案例展开叙述，实现了深度学习算法设计与硬件加速技术的有机统一，是一本基础理论与实践案例相结合的实用图书。其具体内容涉及人工智能基本概念，神经网络数学基础、神经网络基本结构与学习策略、反向传播算法数学原理与训练机制等神经网络基础理论，以及一些高级主题和实践。本书可作为从事人工智能领域算法研究、架构设计与应用实现等工作的科研人员、工程师以及高等院校师生的参考书籍。

数据孤岛问题已经成为制约人工智能发展的主要阻碍。在此背景下，联邦学习（Federated Learning）作为一种新兴的机器学习技术范式，凭借其突出的隐私保护能力，展示出在诸多业务场景中的应用价值。本书从联邦学习的基础知识出发，深入浅出地介绍了中央服务器优化和联邦机器学习的算法体系，详细阐述了联邦学习中涉及的加密通信模块的相关知识，以定性和定量的双视角建立了联邦学习服务质量的评估维度、理论体系，还延伸介绍了提升联邦学习服务质量的方法，并对联邦学习的研究趋势进行了深入探讨与分析，可以对设计和选择算法提供工具式的参考和帮助。本书是高校、科研院所和业界相关学者研究联邦学习技术的理想读本，也适合大数据、人工智能行业的从业者和感兴趣的读者参考。

《安全之路：Web渗透技术及实战案例解析》是《Web渗透技术及实战案例解析》一书的第2版。《安全之路：Web渗透技术及实战案例解析》从Web渗透的专业角度，结合网络攻防中的实际案例，图文并茂地再现了Web渗透的精彩过程。《安全之路：Web渗透技术及实战案例解析》还精选经典案例，搭建测试环境，供读者进行测试。《安全之路：Web渗透技术及实战案例解析》较第1版更加系统、科学地介绍了各种渗透技术，由浅入深地介绍和分析了目前网络上流行的Web渗透攻击方法和手段，并结合作者多年的网络安全实践经验给出了相应的安全防范措施，对一些经典案例还给出了经验总结和技巧归纳。《安全之路：Web渗透技术及实战案例解析》最大的特色是实用性高、实战性强、思维灵活，内容主要包括Web渗透必备技术、常见的加密与解密攻击、Web漏洞扫描、常见的文件上传漏洞及利用、SQL注入漏洞及利用、...(展开全部)

机器学习是人工智能发展和研究过程中最受重视和应用最广泛的方向之一，与人工智能并行发展的量子计算，其被广泛关注的领域之一是量子机器学习。量子计算给现代密码体制带来了巨大的冲击，而建立在现代密码体制基础之上的区块链技术也将受到影响。基于量子密码体系的区块链，即量子区块链系统便是一种探索。本书主要对机器学习、深度学习、区块链和量子计算技术及其应用进行全面介绍，主要内容包括机器学习基础、量子信息与量子计算基础、量子计算与机器学习、区块链技术基础、区块链技术应用、量子区块链初探。