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商品簡介
商品簡介
在數據驅動的機器學習應用日益普及的今天，數據安全和隱私保護尤為重要。本書提供了一套全面的技術框架和實踐指南，旨在幫助研究人員、開發者和決策者理解並應對數據安全和隱私保護的挑戰，確保機器學習項目的順利進行和數據的合規使用。 本書涵蓋了數據安全和隱私保護的基礎理論、機器學習中的安全挑戰、數據加密技術、差分隱私、安全多方計算、訪問控制機制、數據脫敏技術、以及相關的法律法規和倫理問題。書中不僅詳細介紹了各種技術的原理和實現方法，還通過案例分析展示了這些技術在實際應用中的有效性。 本書適合作為高等院校計算機科學、數據科學、信息安全等相關專業的教學參考書，同時也適合從事機器學習、數據科學、網絡安全等領域的研究人員和工程技術人員使用。
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