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高效计算的技术体系，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
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本书以隐私计算理论为核心，是一本系统阐述相关关键技术及应用的学术专著。
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深入分析物联网安全知识体系，帮助你提升对安全与隐私保护的“认知”“理解”与“实践”能力。
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（1）内容全面，覆盖当前数据挖掘的主要应用。在介绍每个应用案例时，详细阐述应用的背景，该领域中数据的来源和特点，数据采集与预处理方式，应用领域中数据挖掘的任务和实施数据挖掘技术的难点。同时提供相应的数据挖掘算法分析、工具设计以及系统实现。
（2）条理清晰、便于理解。一方面，面向热爱和关心数据挖掘技术的学术界和工业界读者，帮助他们更好地理解研究的目的和应用的基础；另一方面，让没有太多相关技术背景的读者可以通过阅读本书能够了解数据挖掘的意义和价值，可以看出数据挖掘是如何被广泛地应用于实际案例并成为解决各种问题的核心工具。
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本书通过分析12年间国内外300个数据泄露案例，勾勒出大数据污染的现状；通过审视隐私权的新内涵、新表现、新挑战，剖析大数据隐私侵害的特征；通过比较6大洲92国（地区）的相关法规，探讨全球隐私保护的掣肘。为平衡大数据的机遇和挑战，本书将分级理论引入隐私保护，提出分级保护框架，分别对隐私主体、隐私数据进行分级；并从自我保护的视角，调查中美“千禧一代”隐私保护的意识与行动，提出精准防御的原则与策略。
