隱私保護計算
王偉 李浥東 劉吉強
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31.8萬字總字數
¥109.9定價
王偉 李浥東 劉吉強
數據作爲第五大生產要素，已成爲數字經濟發展的重要引擎，正在深刻影響着全社會生產生活的方方面面。隱私保護計算是在保障數據要素和隱私安全的同時實現有效計算的技術體系，在加速數據要素流通和釋放數據要素價值等方面發揮着核心作用。本書旨在闡釋隱私保護計算的基礎知識和核心技術，爲隱私保護計算相關應用的落地和數據價值的釋放提供重要參考。 本書共分爲3 個部分：第一部分介紹隱私保護計算的基礎知識，第二部分介紹聯邦學習、同態加密、零知識證明、安全多方計算、可信執行環境、差分隱私、數據刪除及智能合約等隱私保護計算的核心技術；第三部分介紹隱私計算的應用實踐，包括應用指南（法律法規、標準體系和應用準則等）、產業發展及對未來的展望等。 本書適合隱私保護計算領域的研究人員、工程技術人員，以及金融科技、互聯網和數字經濟等領域的從業人員閱讀，也可供計算機、人工智能等專業的研究生學習、參考。
這本書說的很詳細，要是在22年出版就好了哈哈。 恰巧我在港中大金融科技專業讀碩士期間，參加了香港金融管理局-騰訊的工業項目(隱私保護計算技術在海外聚合支付/跨境支付中的應用)，我主要完成了以下工作： 瞭解重點國家的數據保護政策(GDPR, CCPA, ADPPA, PIPA) 掌握隱私信息全生命週期保護的計算理論和方法 通過不同場景如何使用隱私計算能力，策略，提升數據價值，在主路徑上共同提升核心指標 技術架構實現 就技術層面而言，隱私保護計算技術包括安全多方計算(MPC /SMPC, Secure Multi-Party Computation)，可信聯邦學習(TFL, Trusted Federated Learning)，可信執行環境(TEE, Trusted Execution Environment)。 由於TEE需要相應的硬件作爲支撐，所以我主要簡單實現了SMPC和TFL。我將SMPC和區塊鏈結合起來，完成了一個簡單的安全交易系統，模糊了用戶的個人數據。而針對TFL，我則將其應用於個人信用評分，尤其是在跨境情況下。SMPC和TFL都有效地保護了用戶隱私，並能較爲準確的爲用戶和相關機構進行服務。 在爲期一年的學習和實踐中，我得出的結論如下： 雖然隱私計算技術以用戶爲中心，但是它也對各個公司以及整個商業系統也有裨益。 隱私計算的本質是將用戶的隱私數據保存在本地，並提供相應的較爲準確的服務。 在金融領域，隱私計算技術可以爲公司和個人提供服務。 在隱私計算技術的未來發展中，所有行業的合作是不可或缺的。相關的法律和法規也將應運而生。
內容翔實，也有理有據，從理論層面講到了技術層面，獲益頗豐
明年去西電學習安全，最近導師讓做arm trustzone，拿來粗略馬虎的瞭解了一下安全內容（因爲本科生實在是看不懂很多東西），感覺書有簡單的通俗介紹，也有難的公式證明，留着日後研究生期間再讀