数据作为第五大生产要素，已成为数字经济发展的重要引擎，正在深刻影响着全社会生产生活的方方面面。隐私保护计算是在保障数据要素和隐私安全的同时实现有效计算的技术体系，在加速数据要素流通和释放数据要素价值等方面发挥着核心作用。本书旨在阐释隐私保护计算的基础知识和核心技术，为隐私保护计算相关应用的落地和数据价值的释放提供重要参考。 本书共分为3 个部分：第一部分介绍隐私保护计算的基础知识，第二部分介绍联邦学习、同态加密、零知识证明、安全多方计算、可信执行环境、差分隐私、数据删除及智能合约等隐私保护计算的核心技术；第三部分介绍隐私计算的应用实践，包括应用指南（法律法规、标准体系和应用准则等）、产业发展及对未来的展望等。 本书适合隐私保护计算领域的研究人员、工程技术人员，以及金融科技、互联网和数字经济等领域的从业人员阅读，也可供计算机、人工智能等专业的研究生学习、参考。

数据作为第五大生产要素，已成为数字经济发展的重要引擎，正在深刻影响着全社会生产生活的方方面面。隐私保护计算是在保障数据要素和隐私安全的同时实现有效计算的技术体系，在加速数据要素流通和释放数据要素价值等方面发挥着核心作用。本书旨在阐释隐私保护计算的基础知识和核心技术，为隐私保护计算相关应用的落地和数据价值的释放提供重要参考。 本书共分为3 个部分：第一部分介绍隐私保护计算的基础知识，第二部分介绍联邦学习、同态加密、零知识证明、安全多方计算、可信执行环境、差分隐私、数据删除及智能合约等隐私保护计算的核心技术；第三部分介绍隐私计算的应用实践，包括应用指南（法律法规、标准体系和应用准则等）、产业发展及对未来的展望等。 本书适合隐私保护计算领域的研究人员、工程技术人员，以及金融科技、互联网和数字经济等领域的从业人员阅读，也可供计算机、人工智能等专业的研究生学习、参考。

本书从物联网的安全需求出发，参照物联网工程专业规范与国家标准要求，深入浅出地阐述了物联网安全与隐私保护的技术内涵、体系架构、关键技术，涵盖物联网感知安全、物联网数据安全、物联网接入安全、物联网系统安全与物联网隐私保护等诸多内容。通过学习上述内容，读者可以强化自己对物联网安全与隐私保护技术的“认知”“理解”以及“实践”。本书可作为普通高等院校物联网工程、计算机科学与技术、信息安全、网络工程等专业的“物联网信息安全”“网络与信息安全”“物联网安全与隐私保护”等课程的教材，也可作为网络工程师、信息安全工程师、计算机工程师、物联网工程师、网络安全用户以及互联网爱好者的学习参考用书或培训教材。

本书从物联网的安全需求出发，参照物联网工程专业规范与国家标准要求，深入浅出地阐述了物联网安全与隐私保护的技术内涵、体系架构、关键技术，涵盖物联网感知安全、物联网数据安全、物联网接入安全、物联网系统安全与物联网隐私保护等诸多内容。通过学习上述内容，读者可以强化自己对物联网安全与隐私保护技术的“认知”“理解”以及“实践”。本书可作为普通高等院校物联网工程、计算机科学与技术、信息安全、网络工程等专业的“物联网信息安全”“网络与信息安全”“物联网安全与隐私保护”等课程的教材，也可作为网络工程师、信息安全工程师、计算机工程师、物联网工程师、网络安全用户以及互联网爱好者的学习参考用书或培训教材。

随着网络的广泛应用，数据发布成为各领域发布数据、获取数据的一个重要手段。随着知识发现与机器学习在诸多领域的深度应用和广度拓展，隐私保护数据挖掘已经成为知识发现领域的一个核心问题，基于数据发布的隐私保护数据挖掘已经成为涉及到每个国家、每位公民的首要问题。本书基于安全多方和加密技术，设计出了全新的完全同态加密算法，并在此基础上提出FHE-DK-MEANS模型和FHE-DBIRCH模型。理论证明和实验表明完全同态加密算法在水平分布式数据库的数据挖掘中可以完全的保护隐私数据。针对数据发布中个性化隐私保护需求增加的问题，提出了个性化-多样-匿名模型，实验表明该模型可以在数据发布的同时满足敏感属性的个性化隐私保护要求。

随着网络的广泛应用，数据发布成为各领域发布数据、获取数据的一个重要手段。随着知识发现与机器学习在诸多领域的深度应用和广度拓展，隐私保护数据挖掘已经成为知识发现领域的一个核心问题，基于数据发布的隐私保护数据挖掘已经成为涉及到每个国家、每位公民的首要问题。本书基于安全多方和加密技术，设计出了全新的完全同态加密算法，并在此基础上提出FHE-DK-MEANS模型和FHE-DBIRCH模型。理论证明和实验表明完全同态加密算法在水平分布式数据库的数据挖掘中可以完全的保护隐私数据。针对数据发布中个性化隐私保护需求增加的问题，提出了个性化-多样-匿名模型，实验表明该模型可以在数据发布的同时满足敏感属性的个性化隐私保护要求。

近期，许多恶性网络安全事件震惊全球，因此，丰富信息安全知识，提高安全意识，就显得迫在眉睫。本书以优美、风趣的文字，对网络空间安全的关键技术进行了深入浅出的科普；把高深的安全理论和技术，演绎得生动、活泼，以至于普通大众都能在笑声中，毫无障碍地阅读全书。本书分为三部分和跋（量子密码）。第一部分，是网络空间安全的高精尖技术和战术内容，主要包括：隐私保护、恶意代码与病毒、社会工程学、黑客、密电码、认证、信息隐藏、区块链、防火墙、入侵检测、灾备、安全熵。这部分以普通大众为读者对象。第二部分，战略部分，主要包括：安全管理学、安全心理学、安全经济学、正本清源话赛博、安全英雄谱等。这部分的科普对象既包括普通大众，又包括安全专家。第三部分，综合部分，主要包括：信息与安全、系统与安全。这部分主要以安全专家为科普对象，当然普通大众也可从中更加全面地了解网络空间安全。

全书共分为六章：第一章为绪论，介绍了大数据时代隐私内涵的构成要素以及发展变迁历史，并从技术层面、社会层面、个人层面列举了大数据环境下隐私安全的表现形式，总结了当前个人隐私被侵害的类型以及呈现的特征；第二章为隐私泄露风险评估与度量方法，针对常用的隐私保护方法，详细介绍了当前隐私量化模型与度量标准的相关研究，并分析了主流的隐私度量方法的性能优劣以及评价指标；第三章为位置服务中隐私保护技术，并介绍了P2P结构与独立架构两种模式下位置隐私保护技术方案。第四章为深度学习训练数据集隐私保护技术，提出了两种差分？

全书共分为六章：第一章为绪论，介绍了大数据时代隐私内涵的构成要素以及发展变迁历史，并从技术层面、社会层面、个人层面列举了大数据环境下隐私安全的表现形式，总结了当前个人隐私被侵害的类型以及呈现的特征；第二章为隐私泄露风险评估与度量方法，针对常用的隐私保护方法，详细介绍了当前隐私量化模型与度量标准的相关研究，并分析了主流的隐私度量方法的性能优劣以及评价指标；第三章为位置服务中隐私保护技术，并介绍了P2P结构与独立架构两种模式下位置隐私保护技术方案。第四章为深度学习训练数据集隐私保护技术，提出了两种差分？

☆ 为当下“晒娃风潮”敲响警钟 数字技术的应用给当代人的生活带来了极大的便利，却也存在着许多我们未曾注意的问题。社交平台的“晒娃”行为、学校及其他社会机构收集的成长信息、线上购物或调查产生的数据记录，已于不经意间为孩子编制了一份“不可磨灭的档案”，并可能成为对儿童的变相“监视”与“侵害”。作者结合诸多现实案例，并化用经典的儿童文学形象，细致且犀利地呈现了儿童信息过度共享存在的安全隐患、法律风险以及对儿童自身成长可能产生的危害，为家长、护理人员、教育工作者等各类相关人员提出了深刻的警示。 ☆ 探索大数据时代守护儿童成长的“指路星辰” 作为法学学者、具备丰富青少年案件辩护经验的律师和一位母亲，作者呼吁成年人审视自身的行为，思考我们的日常实践如何影响了孩子的隐私和利益，并从家庭教育策略、法律修订、社交平台功能改良、社会征信机构建设等多个方面为我们提出了具体...(展开全部)