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本书主要阐述数据统计发布中的差分隐私保护模型及其关键算法。全书共8章,主要内容包括差分隐私基础知识、面向任意区间树结构及其扩展背景(考虑区间计数查询分布和异方差加噪)下的差分隐私直方图发布、面向流/连续数据发布的差分隐私保护、差分隐私数据发布方法的误差分析等。
本书主要面向高等学校计算机科学与技术、网络空间安全、管理科学与工程等学科相关专业高年级本科生、研究生以及数据安全隐私保护的研究者。
基本信息 | |
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出版社 | 清华大学出版社 |
ISBN | 9787302524168 |
条码 | 9787302524168 |
编者 | 吴英杰 |
译者 | -- |
出版年月 | 2022-07-01 00:00:00.0 |
开本 | 其他 |
装帧 | 平装 |
页数 | 0 |
字数 | |
版次 | 1 |
印次 | 1 |
纸张 |
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